ארכיון הקטגוריה: כנסים ואירועים

קורס ״שיטות ביסיאניות במחקר קליני״

בית הספר לבריאות הציבור של אוניברסטת תל-אביב שמח לבשר על תחילת הרשמה מקוונת לתכנית הקיץ הבינלאומית של לימודים מתקדמים באפידמיולוגיה ורפואה מונעת המתקיימת בשיתוף פעולה עם בית הספר לבריאות הציבור של אוניברסיטת ג'ונס הופקינס.  

התכנית תציעה השנה 5 קורסים מרוכזים (בני שבוע ימים) במגוון נושאים, וביניהם הקורס:

שיטות ביסיאניות במחקר קליני (0158.1265)

0158.1265 – Bayesian Methods in Clinical Research (2 Credits)
Instructors: Prof. Emmanuel Lesaffre (University of Leuven, Belgium)
Teaching Assistant: Mr Ori Kapara
Date and Time: July 9-13, 2017 / 08:30-14:00
Location: Sackler Faculty of Medicine, Room: TBD
Final Exam: July 14, 2017 / 9:00-11:00
Prerequisites:

Biostatistics (knowledge of various regression models: linear regression, logistic/probit regression, survival models, and if possible hierarchical models). Familiarity with R is also required.

Course Syllabus

Will be published shortly.

Course Description

In the last two decades, the Bayesian approach has become increasingly popular in virtually all application areas. The approach is especially known for its capability to tackle complex statistical modeling tasks. The aim of this course is to introduce the participants smoothly into Bayesian statistical methods, from basic concepts to hierarchical models, model building and model testing. Numerous biostatistical examples (e.g. meta-analyses, longitudinal studies including growth curve modeling, analysis of clinical trials, etc) will illustrate the theoretical concepts. The course is scheduled into classroom teaching and computer exercises, and uses the software packages WinBUGS and OpenBUGS but also their interfaces with R, making use of R2WinBUGS and R2OpenBUGS. The course is based on a recently published Wiley book of Lesaffre and Lawson, entitled Bayesian Biostatistics.

Requirements

To receive academic credit for the course, participants must pass the final exam with a grade of at least 60 (D). Non-credit participants are not required to take the final exam.

קורס זה, כמו מרבית הקורסים האחרים בתכנית, ילמד בשפה האנגלית על ידי מרצים אורחים בעלי שם מהאוניברסיטאות המובילות בעולם ובשיתוף עם מרצים מבית הספר לבריאות הציבור ובית הספר לרפואה של אוניברסיטת תל- אביב. כל אחד מן הקורסים שווה ערך לקורס בהיקף של 2 שעות סמסטריאליות (ש"ס). ניתן להשתתף בקורס אחד או יותר. ניתן להשתתף בקורסים גם לצורכי העשרה בלבד, ללא צורך לגשת לבחינות. 

 

את תכנית הלימודים המלאה לקיץ 2017 ומידע מפורט אודות קורסי הקיץ ניתן למצוא באתר תכנית קיץ 2017 של ביה"ס לבריאות הציבור.

 

לשאלות אודות קורסי הקיץ ו/או הרישום ניתן לפנות אל מתאם התכנית:

מר מיכאל בריק בדוא"ל: [email protected]

 

המועד האחרון לרישום – 15.6.17

(מספר מלגות על סך 500 ש"ח יחולקו בין הנרשמים עד תאריך 31.03.17. המלגות מיועדות לסטודנטים פעילים בלבד באחת האוניברסיטאות או המכללות בארץ)

נשמח לראותכם בין המשתתפים!

שיטות בייסיאניות בביוסטטיסטיקה

הפורום הישראלי לביוסטטיסטיקה מעוניין להזמין את פרופ׳ עמנואל לה-ספרה מאוניברסיטת KULeuven  , בלגיה, לתת קורס בנושא: 'שיטות בייסיאניות בביוסטטיסטיקה' במסגרת בית ספר קיץ של הפקולטה לרפואה באוניברסיטת תל-אביב. מצורפת תוכנית הקורס. הקורס מתאים גם לסטטיסטיקאים וגם לאפידמיולוגים ועוסק בתיאוריה וגם ביישום.

הקורס מתוכנן להיערך בתאריכים 9-13 ביולי בהיקף של 30 שעות אקדמיות (מושבי בוקר וכנראה גם אחה"צ) ועלות ההרשמה אליו צפויה להיות כ-2,000 ש"ח.

מי שיהיה מעוניין להירשם לקורס זה, אנא עדכנו את ד״ר חבי מורד (באמצעות המייל).

כרגע לא מבוצע רישום אלא בודקים את מספר המשתתפים הפוטנציאלי כדי להחליט אם לפתוח את הקורס.

בנוסף מצרפת  קישור לעיתון ה-Biometric Bulletin האחרון של IBS , שיהיה זמין לכל המעוניין עד ינואר 2017 (גם ללא חברים ב- EMR-IBS).

syllabus-bayesian_course_2017

ניתוח נתוני רשומות רפואיות מבתי-חולים וקופות חולים

אנו שמחים להזמינכם למפגש הIV של הפורום הישראלי (המחודש) לביוסטטיסטיקה שיתקיים ב-27.11.16, יום ראשון, באונ' העברית, הר-הצופים, ירושלים. יום העיון ייערך בחסות המחלקה לסטטיסטיקה באוניברסיטה העברית ירושלים בנושא: ניתוח נתוני רשומות רפואיות מבתי-חולים וקופות חולים (מצורפת תוכנית ותקצירים בתחתית העמוד). המארגנים הם: דוד צוקר, מיכה מנדל ואור צוק.

 

ההשתתפות היא ללא תשלום, אך דורשת הרשמה מוקדמת בקישור הבא: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfjVvkxAF9g_e66uYTHIXbWhXPEqDB7Wy0GExQUBkOxmXmlcA/viewform?c=0&w=1

 

יום העיון כולל ארוחת צהרים קלה של כריכים ופירות  (ללא תשלום מצד הנרשם), אך יש הגבלה ל-100 הנרשמים הראשונים. כל הקודם זוכה! מהרו להירשם.

 

ה י כ ן ?

היום עיון יתקיים בחדר 405 בבית מאירסדורף באוניברסיטה העברית, הר-הצופים, ירושלים.

 

מ ת י ?                                                                                                              

27.11.16 בין השעות 9:00-16:30 (מצורפת תוכנית מדעית)

 

ה א ם   י ש   ח נ י ה ?

חניון מדעי הרוח. כניסתכם לחניון תאושר רק אם תמלאו פרטי מספר רישוי של הרכב איתו תגיעו בטופס הרישום ליום עיון.

בבקשה להחנות מתחת לבית מאירסדורף. אם לא נשאר מקום חניה שם אז תחנו היכן שתמצאו בחניון מדעי הרוח. עדכונים נוספים בנושא יישלחו אל הנרשמים.

תכנית ותקצירים: program_4th-meeting-of-ibf

קורסים ארציים בסטטיסטיקה לתלמידי תואר שני ושלישי, תשע”ז

(הפוסט עודכן ב- 2016-10-30. אנא שימו לב לפרטים ולתאריכים המעודכנים)

אנו שמחים לבשר כי גם בשנת הלימודים הקרובה, בסמסטר א', יינתנו שלושה קורסים מתקדמים בסטטיסטיקה הפתוחים לתלמידי תואר שני ושלישי. הקורסים יינתנו בימי חמישי, בזה אחר זה, בקמפוס של אוניברסיטת תל אביב. כל תלמידי המוסדות האקדמיים השונים מוזמנים להרשם ולהשתתף ללא תשלום נוסף, וציונם בקורסים יועבר למוסד האם.

התוכנית

statistical evolutionary genomics  12:00  10:00  ד"ר אור צוק מהאוניברסיטה העברית, שרייבר 209.

13:00   15:00  selective inference , פרופ' יואב בנימיני מאוניברסיטת תל אביב, רקנאטי 310.

15:00  17:00  advanced topics in clinical trials, פרופ' רבקה בטנסקי מאוניברסיטת הרווארד, שרייבר 309.

17:00  18:00  מפגש חברתי, תלמידים ומרצים, באסה (בירה, אוכל, סטטיסטיקה והביתה) בסבבה. שרייבר 309.

הקורס של פרופ' בטנסקי ינתן באנגלית. יתכן שגם שני הקורסים האחרים ינתנו באנגלית, לפי הביקוש.

הרשמה

תלמיד/ה שאינו/ה מאוניברסיטת תל אביב מתבקש/ת למלא טופס הנקרא "טופס רישום לאוניברסיטה אחרת", אותו ניתן לקבל במזכירות התלמידים במוסד בו לומד/ת הסטודנט/ית. את הטופס המלא יש למסור (באימייל או בייד) למזכירות באוניברסיטת תל אביב, לידי גב' שחר ארז, בניין קפלון, קומה 3, חדר 303, אימייל: [email protected]

מפגשים

26.1, 19.1,  12.1,  5.1,  29.12,  22.12 , 15.12 , 8.12 , 1.12,  24.11,  17.11,  10.11,  3.11

בקורס של פרופ' בטנסקי יתקיימו מפגשים רק בתאריכים המסומנים באדום, ולכן חלקם יהיו ארוכים יותר מהמצוין לעיל.

אוניברסיטת תל אביב תממן את הוצאות הנסיעה של המרצים והתלמידים שאינם מאוניברסיטת תל אביב. יש למלא את הטופס שיופץ בהמשך, ולהגיש את הקבלות (מקור ולא צילום). ללא קבלות לא ניתן יהיה לקבל החזר הוצאות. את הטופס עם הקבלות יש למסור לגב' נורית ליברמן, במזכירות הפקולטה.

לפרטים  נוספים ניתן לפנות למיכה [email protected]מלכה גורפיין [email protected] או יאיר גולדברג [email protected]

 

Statistical evolutionary genomics, Dr. Or Zuk, The Hewbrew University of Jerusalem  

Summary: The course will introduce the students to major mathematical and statistical models used in evolutionary genomics and population genetics, and their impact on analysis of genomic data from an evolutionary perspective.

The first part of the course (1-3) will introduce classic evolutionary theory, and will focus on the mathematical details and properties of the models introduced.

The second part (4-5) will focus on inference of evolutionary parameters and properties from genomic data, with examples from the recent literature showing analysis of modern genomic datasets.

 

Topics will include:

  1. Basic introduction to genetics and mutational models.
  2. The Fisher-Wright model and its extensions, the continuous diffusion approximation, fixation and extinction probabilities, the allele frequency spectrum.
  3. Coalescent theory: gene genealogies, recombination, selection (purifying, positive, balancing).
  4. Measures and tests for natural selection:
    • Intra-species data: F_st, Tajima's D, Ka/Ks, codon volatility, tests for recent positive selection.
    • Inter-species data: Ka/Ks, constraint in multiple sequence alignment (phastcons, phylop/siphy), lineage-specific selection.
    • Inter-species and intra-species data: McDonald-Kreitman test, the HKA test.
  5. Modeling, detecting and exploiting correlated-evolution among adjacent genomic sites.

Selective Inference, Prof. Yoav Benjamini

Summary: With the dimension and complexity of problems being addressed in applied statistics rapidly increasing, inference about a few parameters selected after viewing the data is unavoidable. This raises a major challenge, as the usual properties of tests, estimators, and confidence intervals are seriously affected. The course covers both older but mostly newer approaches to address these problems (i) simultaneous inference methods that protect for any possible selection, (ii) the introduction of the theory and methodology of the false discovery rate, (iii) the many variations developed on the false discovery rate, and (iv) conditional inference. We will discuss many application areas: Genomics, Brain Imaging, Medical Statistics, Behavioral Genetics, and more. We shall make the connection between selective inference and the recently surfacing replicability problem in Science.

Course Goals:

  • Learn to recognize the challenges posed by multiple inferences problems, simultaneous and selective inference, and develop critical thinking about them.
  • Understand the theory and some of the newer methodology for simultaneous inference, as well as their limitations.
  • Learn to address selective inference via the False Discovery Rate (FDR) and the False Coverage-statement Rate (FCR).
  • Be able to implement FDR controlling procedures in code.
  • Understand the underlying theory to the point of being able to make contributions.
  • Appreciate the scope of applications where selective inference is being used and the further challenges these applications raise to methodology and theory.
  • Realize the importance of addressing selective inference in order to enhance replicability in science.

 

There will be 6 assignments throughout the course, and a final project, to be submitted via email, as a PDF or a Word file.

 

Clinical Trials, Prof. Rebecca Betensky, Harvard University, USA

Goals: This course will introduce students to the many facets of clinical trials, including their justification and structure, along with many real examples that have been reported in top clinical journals. It will delve deeply into the statistical aspects of the designs and analyses of several types of trials, including those that involve interim monitoring.

Prerequisites:

  1. Courses in Probability and Statistical Inference.
  2. Proficiency in a programming language (e.g., R, Python, Matlab) will be useful for standard calculations and for simulations.

Topics:

  1. Introduction
    1. History and background
    2. Ethics
    3. Types of trials
  2. Phases of clinical trials
    1. Phase I trials
    2. Phase II trials
      1. Statistical issues and methods ii. Two-stage designs
    3. Phase III trials
      1. Ethical issues ii. Blinding and placebos

iii. Protocol, safety and efficacy monitoring

  1. Randomization
    1. Design based inference
    2. Fixed allocation randomization (simple, permuted block, stratified)
    3. Adaptive randomization (Efron biased coin, Urn model, minimization)
    4. Response adaptive randomization
  2. Sample size and power: calculations and simulations
  3. Multiple endpoints
  4. Early stopping for efficacy or futility
    1. Information based design and monitoring
    2. Boundaries (Pocock, O’Brien-Fleming, spending function)
    3. Analysis following a sequential test
    4. Repeated confidence intervals
    5. Futility boundaries
    6. Multi-armed studies
  5. Adaptive designs
    1. Internal pilot studies
    2. Response adaptive designs (e.g., SPCD) 8. Analytical issues
    3. Subgroup analysis
    4. Missing data

Homework: Regular homework assignments will be given and will include critical reading of reports of clinical trials in the medical literature alongside statistical problems, calculations and simulations.

 

Grades: The final grade will be based on homework and a final assignment.

 

References: (These are just a select few and are all optional).

  1. Clinical Trials: A Methodologic Perspective. Steven Piantadosi. Wiley. 1997.
  2. Fundamentals of Clinical Trials, 3 rd Edition. Lawrence M. Freidman, Curt D. Furberg, and David L. DeMets. Springer. 1998.
  3. Introduction to Statistical Methods for Clinical Trials. Thomas D. Cook and David L. DeMets. Chapman & Hall. 2008.
  4. Clinical Trials in Oncology. Stephanie Green, Jacqueline Benedetti, Angela Smith and John Crowley. Chapman & Hall/CRC. 2012.
  5. Group Sequential Methods with Applications to Clinical Trials. Christopher Jennison and Bruce W. Turnbull. Chapman & Hall/CRC. 2000.
  6. Sequential Analysis. David O. Siegmund. Springer. 1985.

 

IEEE – The Science of Electrical Engineering – 2016 Congress

IEEE – The Science of Electrical Engineering – 2016 Congress Online View
ICSEE 2016 – International Conference on the Science of Electrical Engineering 
November 16-18, 2016  |  Eilat, Israel
Don't Miss the Last 3 Days of the Early Registration!

August 25, 2016!

Register Here

 The International Conference
on the Science of Electrical Engineering (ICSEE) to be held in

November 16 – 18, 2016, Eilat

Read More about the Special Sessions

Convention Topics
  • Bio-electronics
  • Systems and Control
  • Communication and Information theory
  • Computers
  • Acoustics, Speech and Signal Processing
  • Image Processing and Computer Vision
  • Machine Intelligence
  • Microwaves, Antennas & EMC
  • Electronic Devices
  • High speed electronics
  • Power Electronics, Power Engineering & Smart Grids
  • Optical devices and systems
Visit Our Congress Website:

www.ieee.org.il/icsee-2016

Conference Secretariat: Paragon Israel (Dan Knasim)
Telefax: +972 3 5767716
e-Mail: [email protected]

מפגש IV של הפורום הישראלי לביוסטטיסטיקה 27.11.16 בירושלים

הינכם מוזמנים למפגש הרביעי של הפורום הישראלי לביוסטטיסטיקה שייערך בבית מאירסדוף בירושלים ביום א' 27.11.

המפגש מאורגן ע"י דוד צוקר, מיכה מנדל ואור צוק והנושא יהיה ניתוח נתוני רשומות מבתי חולים וקופות חולים (מצורפת תוכנית פרלימינרית).

שריינו את התאריך 27.11 ביומנכם. יהיה מעניין!

קישור לתוכנית הכנס: program_4th Meeting of IBF

יום עיון אמצעים מתוקשבים בהוראת הסטטיסטיקה 24/01/2016

במסגרת יום העיון "אמצעים מתוקשבים בהוראת הסטטיסטיקה", שהתקיים בקמפוס האוניברסיטה הפתוחה ברעננה ב 24.1.16, הוקלטו ההרצאות והם כעת פתוחים וזמינים לצפיית הקהל הרחב:

סדנה – Statistical Learning and Data Science – Prof. Trevor Hastie, Stanford University

עידכון (2016-05-19) – בשל מספר הנרשמים הרב, מיקום הסדנה הועבר לנפתלי 201.

עידכון (2016-05-18) – ההרשמה פתוחה שוב להרשמה! אתר רכישת הכרטיסים סגור זמנית בשל בעיה טכנית. ההרשמה תיפתח מחדש בעוד שעה קצרה (ואז הודעה זו תימחק). אם אתם רוצים לקבל עידכון במייל על פתיחת ההרשמה מחדש, שילחו מייל ל [email protected]

עידכון (2016-05-17) – ניתן (ורצוי) להוריד (ולהדפיס מראש) את קבצי המצגות מהקישורים הבאים:

פרטי הסדנה

ב-20.5.16 בשעות 9:00-13:00 (עם הפסקה בין 10:45-11:15), פרופסור Trevor Hastie יעביר סדנה.  הסדנה תתקיים בנפתלי 201 באולם מלמד 006, ליד בניין שנקר בפקולטה למדעים מדויקים, באוניברסיטת תל אביב. (יום לאחר הכנס השנתי של האיגוד)

הסדנה הינה בתשלום מוזל לחברי האיגוד, וללא תשלום לסטודנטים (אך השתתפות מותנית בהרשמה מראש). ניתן להירשם לסדנה מראש בקישור הבא: https://www.tixwise.co.il/he/isa_workshop

פרופסור הייסטי הוא אחד הסטטיסטיקאים המובילים בעולם, ואף השתתף בכתיבת הספרים המפורסמים (הניתנים להורדה בחינם):

We give an overview of statistical models used by data scientists for prediction and inference. With the rapid developments in internet technology, genomics, financial risk modeling, and other high-tech industries, we rely increasingly more on data analysis and statistical models to exploit the vast amounts of data at our fingertips.

We then focus on two important classes of tools. For wide data, we have a closer look at the lasso and its relatives, and for tall data random forests and boosting.

Most of the material can be found in “An Introduction to Statistical Learning, with Applications in R” by Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie and Robert Tibshirani (Springer, 2013), which is also available free in pdf format from http://web.stanford.edu/~hastie/local.ftp/Springer/ISLR_print6.pdf