生物統計

A. 生物統計與計算生物學的區別與聯系

生物學的生物信復息學：首先制是講進化，做序列比對，blast，構建進化樹；然後，講基因功能，基因功能富集分析等。側重的是，將進化中的生物學原理，參數如何設置，軟體如何使用，如何將這些軟體應用到生物學問題。

計算機系的生物信息學：首先講的也是進化，但是，講的是演算法設計；然後講了很多馬爾科夫鏈，HMM模型，序列比對中的blosum62矩陣是怎麼來的，如何加快計算效率，如何降低空間存儲等等。側重的是，如何設計合理的演算法，給生物學的人使用。

生物學的生物統計學：就是系統講統計學，從描述數據，到假設檢驗，到參數估計

B. 生物信息，生物統計這三個專業碩士畢業後哪個薪資

這是兩個專業具體區別如下：
生物統計學是把統計學運用於生物實驗設計、分析的學科，所以其方法主要是統計學的，可以應用在傳統生物學、現代分子生物學、醫學、農學等學科。其就業主要是各大生物相關的研究機構的統計服務部門。主要用SAS，R，Matlab等。
生物信息則偏重於基因組、蛋白組、相互作用組等分子生物學產生的大數據，所以方法已計算機科學為核心，加之統計、機器學習、演算法等方法。其就業現在新一代測序領域很熱。主要用python，perl，C，C++，java等。

C. 統計和生物統計就業有什麼區別

統計的就業主要在制葯類和金融類兩個大方向，其他的相比之下，都是小分支小規模比如consulting, actuary，marketing etc。眾所周知，金融類現在一蹶不振，加上h1b的限制，光是這個限制就足以讓很多人飲恨了，所以最近這1-2年找工作，可能把重心放在制葯行業更穩妥。如果制葯行業成了重點，統計和生物統計也就沒太大區別了。
統計和生物統計碩士博士出路比較
statistics和biostatistics可能算是理工科里除了eecs、石油地質等少數專業之外，就業最好的了；過去幾年內，無論是從大陸直接申請還是美國國內轉學轉專業，很多人都選擇了自費讀這類專業的碩士。
給力很理解，拿碩士和博士硬比，沒有多大意義。寫這篇文章，是因為在過去幾年裡，一直都有人問給力的老師，統計專業讀碩士或者讀博士，將來出路有啥區別，是不是讀個碩士就夠了，尤其是這兩年，自費碩士是主流了，有些人在花幾十萬自費和申請phd全獎之間猶豫。

D. 生物統計學研究生怎麼樣

生物統計是就業范圍很廣的專業，國內剛起步，但國外相當成熟，由此就內造成了國內容很多外企在中國招不到人，因為國內沒什麼人讀這個專業，所以這個空缺還是挺大的。至於學科難度，數學要求中上，但你得好好修煉自己的英語，畢竟你將來面對更多的是外國人。國內就南醫大起步較早，底子較厚，可以考慮一下

E. 生物統計是比統計好申很多嗎

就碩士項目申請來講，生物統計比統計好申在於對專業背景要求不是很苛刻。統計專業申請很注重科班出身，而生物統計雖然也很看重定量數學分析能力，但是像生物化學，醫學類或者其他專業出身的，對生統感興趣，能突出自己的數量分析背景和計算機基礎，申請到TOP學校的可能性很大。比如，耶魯大學的生統碩士，除了數學背景外，也招收經濟背景的學生，與耶魯大學類似的還有杜克大學的生統碩士；哥大的生統對於專業背景沒有限制，各種背景學生都會考慮，與哥大類似的有Emory University, Georgetown University和WUSTL；約翰霍普金斯，康奈爾，布朗，加州洛杉磯以及密歇根的生統碩士，則招收數學和生物背景的學生，純生物背景的學生要求有足夠高的定量分析能力。我們可以看出，生統碩士比統計碩士更容易沖刺名校。當然並不是所有學校的生統項目比統計好申，JHU便是個例子。
至於統計和生統的Ph.D申請難度都很大，生物統計博士的難度一點也不比統計的小。雖然說套磁在統計類博士申請過程中幫助不大，但如果能套到理想的教授那是最好的，生統博士申請相比碩士申請要更看重申請者的生物背景，一定要結合自身情況以及目標學校的研究方向來判斷自己是否適合。

F. 科普統計與生物統計的9大區別

科普統計學函蓋了社會統計學與數理統計學，生物統計學百分支八十以上都是描述隨機的也就是數理統計學的內容。社會統計學以變數為基礎，數理統計學以隨機變數為基礎，變數與隨機變數是可以在一定數學條件下相互轉化的數學概念。
我們知道變數與隨機變數是即有聯系又有區別的。當變數取值的概率不是1時，變數就變成了隨機變數；當隨機變數的取值概率為1時，隨機變數就變成了變數。變數與隨機變數的聯系與區別搞清楚了。以後在描述變數時，大膽地使有社會統計學，在描述隨機變數時，就用數理統計學。如果在描述變數時非用數理統計學，那就是殺雞用了宰牛刀，費力不討好。通過分析變數與隨機變數的聯系和區別，我們可以准確地界定，社會統計學與數理統計學各自研究范圍。
對隨機變數的研究一般來說比對變數的研究復雜的多，而且直到今天數理統計學的研究尚處在較低的水平，且使用起來比較復雜；再從長遠的研究來看，對隨機變數的研究最終會逐步轉化為對變數的研究，這與我們通常研究復雜問題轉化為若干簡單問題的研究的道理是一樣的。
現代統計學的發展.社會統計學與數理統計學都可以定性和定量分析，兩者的區別就是變數與隨機變數。

G. 統計和生物統計專業有什麼區別

1）統計專業就業出路更廣闊，生統統計出路自然要狹窄，看專業名字就知道了。如果不確定自己想讀什麼，就選擇出路更廣闊的。
2）統計專業當然比生物統計更難申請。
3）如果你拿到了一個生物前30名校的錄取和一個計算機普通學校（比如80名）的錄取，想在美國找工作，那Warald很明確的建議你選擇讀計算機，盡管學校差一些，但是專業的就業前景好多了。而統計和生統之間的差距，並沒有這么大，這二者本質上是一個專業和這個專業一個分支，所以在一個生統名校和一個統計普通學校之間，到底選擇哪個，我建議看情況決定。
4）如果去葯廠、科研機構、healthcare、甚至保險行業，學統計和學生統沒有多大區別，可以等同對待。
5）如果去IT、Market research、金融這類行業，生統這種更加specialized的專業，就沒有「專業性」的優點了，招人的公司有可能看到「生統」會懷疑你的背景是否匹配；統計專業就業更廣闊，指的也就是在這類行業更有優勢。
另外，
6）很多統計知識在不同領域之間是transferable的，無論是在生物制葯，還是在IT行業，只不過是換了種data來分析，當然這些data有新的特點，你需要考慮一下用什麼新的方法來分析更合理。也正是在統計知識transferable的基礎上，有些課程設置很好的生統項目，出路也很好。
7）一個常見的現象：在制葯公司里做生物統計師（biostatistician），你的工作大方向是要meet FDA regulations，至於用什麼方法和軟體，很可能由FDA來決定，而在其他領域，你也許有更大的自由度來嘗試不同的方法。
8）Warald幾年前說過，統計和生統類的就業，生物制葯和金融是最大的出路。

H. 生物統計和生物信息的區別是什麼

（1）生物統計學(Biostatistics)的重點在於 statistics，也就是說從描述數據，到假設檢驗，到參數估計，都是統計學的知識，只是以生物學為案例。主要處理可轉化為矩陣的生物數據，多使用 R、SAS、Matlab，如 GWAS 模型。該專業通常開設在 Public Health 學院，多數都會與其他學院有聯合授課。如果去葯廠、科研機構、healthcare、甚至保險行業，學統計和學生統沒有多大區別，可以等同對待。
（2）生物信息學(Bioinformatics) 通常開在生物系或者計算機系。生物系的生物信息學主要研究進化，做序列比對，blast，構建進化樹；其次是研究基因功能，基因功能富集分析等。側重的是，將進化中的生物學原理，參數如何設置，軟體如何使用，如何將這些軟體應用到生物學問題。計算機系的生物信息學研究的是進化的演算法設計，會涉及多馬爾科夫鏈，HMM 模型，序列比對中的blosum62 矩陣是怎麼來的，如何加快計算效率，如何降低空間存儲等等。側重的是，如何設計合理的演算法，給生物學的人使用。簡而言之，生物信息學的重點是 computer science，主要處理序列數據，多使用 Perl、Python、C，如序列拼接。

I. 什麼是生物統計學

生物統計學在我國又稱衛生統計學，在學科分類中屬於預防醫學下的一個二級學科——流行病與衛生統計學。現階段，我國共有25所大學具有流行病與衛生統計學博士學位授予權，61所大學具有流行病與衛生統計學碩士學位授予權。

但只有南方醫科大學一所大學設有生物統計學本科專業。而且流行病與衛生統計學專業的研究生中從事生物統計學的只有1／3，全國每年只有不到200名碩士、50名博士畢業。

近年來，生物醫學研究中統計學的應用越來越廣泛，理論統計學家不斷尋求與生物醫學研究者的合作，醫學領域的生物統計學者也期待得到來自理論統計學家的幫助。

生物統計學家絕不僅僅是分析數據而已，他們不但要有良好的溝通技巧，深刻理解醫學倫理及文化背景對研究帶來的影響，還要熟悉政府政策以及法律法規體系，用全球化視野來審視自己所從事的研究。

(9)生物統計擴展閱讀：

生物統計學是生物數學中最早形成的一大分支，它是在用統計學的原理和方法研究生物學的客觀現象及問題的過程中形成的，生物學中的問題又促使生物統計學中大部分基本方法進一步發展。

生物統計學是應用統計學的分支，它將統計方法應用到醫學及生物學領域，在此，數理統計學和應用統計學有些重疊。

J. 生物統計好就業嗎

學生物統計專業的，大部分學生會選擇去制葯公司，尤其是Pharmaceutical Company(制葯公司)或者Biotech（生物回技術公司）很需要答Biostatistician。任何有大量生物醫學數據需要處理的公司，都需要一個穩定的Biostatistician team。 此外，因為生物統計背景的學生掌握了統計方面的知識，所以去consulting、nonprofit甚至finance機構也是有可能的。有的畢業生也進入金融和保險行業。
在美國，生物統計就業的最好地區是東北部和加州。東北部從新澤西州到紐約州，都有很多的葯廠，很多大公司的總部也在這一帶，並且麻省的科研機構非常多，因為這里是美國生物醫學方面科研機構最集中的地方。