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        <title>MERLOT Search - category=297656&amp;sort.property=dateCreated</title>
        <link>http://www.merlot.org:80/merlot/</link>
        <description>A search of MERLOT materials</description>
        <copyright>Copyright 1997-2013 MERLOT. All rights reserved.</copyright>
        <pubDate>Thu, 23 May 2013 16:06:15 PDT</pubDate>
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            <title>MERLOT Search - category=297656&amp;sort.property=dateCreated</title>
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            <title>Bio Tech Research and Dev Model</title>
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            <description>Bio Tech Research and Dev Model</description>
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            <title>X-Rays: Ionizing Radiation, Part 7</title>
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            <description>This 20:17 minute YouTube film examines occupational exposures to x-rays in medicine, research, and industry. Major topics include health effects, exposures, and protective measures. This instructional film is from Kansas State University&apos;s web-based course, GENAG 711, Occupational and Agricultural Health. Copyright 2011, Mitch Ricketts. For an illustrated transcript, copy and paste this web address into your browser &quot; target=&#1524;_blank&#1524;&gt;http://www.ksre.ksu.edu/agsafe/p.aspx?tabid=47</description>
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            <title>Genetics and Genomics in Health Care</title>
            <link>http://www.merlot.org/merlot/viewMaterial.htm?id=445740</link>
            <description>This overview and information is for health care professionals and students to understand and value the upcoming technology and medical advances related to genomics. It can be used in the classroom as a Powerpoint Presentation or assigned to students or health care staff for self-study.</description>
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            <title>Methods in Biostatistics I</title>
            <link>http://www.merlot.org/merlot/viewMaterial.htm?id=327642</link>
            <description>Presents fundamental concepts in applied probability, exploratory data analysis, and statistical inference, focusing on probability and analysis of one and two samples. Topics include discrete and continuous probability models; expectation and variance; central limit theorem; inference, including hypothesis testing and confidence for means, proportions, and counts; maximum likelihood estimation; sample size determinations; elementary non-parametric methods; graphical displays; and data transformations. Learning Objectives The goal of this course is to equip biostatistics and quantitative scientists with core applied statistical concepts and methods:1) The course will refresh the mathematical, computational, statistical and probability background that students will need to take the course.2) The course will introduce students to the display and communication of statistical data. This will include graphical and exploratory data analysis using tools like scatterplots, boxplots and the display of multivariate data. In this objective, students will be required to write extensively.3) Students will learn the distinctions between the fundamental paradigms underlying statistical methodology.4) Students will learn the basics of maximum likelihood.5) Students will learn the basics of frequentist methods: hypothesis testing, confidence intervals.6) Students will learn basic Bayesian techniques, interpretation and prior specification.7) Students will learn the creation and interpretation of P values.8) Students will learn estimation, testing and interpretation for single group summaries such as means, medians, variances, correlations and rates.9) Students will learn estimation, testing and interpretation for two group comparisons such as odds ratios, relative risks and risk differences.10) Students will learn the basic concepts of ANOVA.</description>
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            <title>Biostatistics Lecture Series</title>
            <link>http://www.merlot.org/merlot/viewMaterial.htm?id=327208</link>
            <description>The day-to-day collaboration between the researchers in Public Health and Biostatistics at the School reveals unified topics that cut across many applications. This series of presentations:introduces the topics that show empirically to be most important in these collaborations; and emphasizes concepts over details, through recent applications in Public Health. Included here are a syllabus and lecture materials.</description>
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            <title>Bioinformatics and Computational Biology Solutions Using R and Bioconductor</title>
            <link>http://www.merlot.org/merlot/viewMaterial.htm?id=327206</link>
            <description>This course covers the basics of R software and the key capabilities of the Bioconductor project (a widely used open source and open development software project for the analysis and comprehension of data arising from high-throughput experimentation in genomics and molecular biology and rooted in the open source statistical computing environment R), including importation and preprocessing of high-throughput data from microarrays and other platforms. Also introduces statistical concepts and tools necessary to interpret and critically evaluate the bioinformatics and computational biology literature. Includes an overview of of preprocessing and normalization, statistical inference, multiple comparison corrections, Bayesian Inference in the context of multiple comparisons, clustering, and classification/machine learning.</description>
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