University of Michigan和UNC的生物统计系都设立在公共卫生学院，因此学生物统计经常会与生物医学背景的人打交道，从而沟通与交流的能力，统计方法和结果可以得到交流。而Georgetown University将Biostatistics, Bioinformatics, and Biomathematics合并成一个系，加强三个方向的学生之间的联系。

专业研究方向：

从三所学校的教授进行的研究可以看到在生物统计中分为两大方向：临床统计学和统计遗传学(statistical genetics)。

临床统计学主要研究临床实验(clinical trials)的设计与数据分析，主要的方向有：生存分析(survival analysis)，纵向数据分析(longitudinal data analysis)，临床试验设计(clinical trial and design)等等。这几个方向的介绍如下：

生存分析：

主要处理临床实验中的个体寿命。是研究生存现象和响应时间数据及其统计规律的一门学科。近二三十年来一直受到国内外统计学家的关注。生存分析以前主要用Kaplan-Meier和Cox两大模型，现在又出现了frailty models, accelerated failure time models, transformation models等新的理论。

纵向数据分析：

主要处理临床实验中对同一个体重复观测得到的数据。描述纵向数据常用的模型有random fects models, marginal models等等。

临床实验设计：

主要研究在随机化实验中，如何在保证统计功效的条件下，尽可能让患者接受新药治疗(intention to treat)进行实验设计。这方面较新的理论是alpha spending functions。

统计遗传学就是运用统计手段研究遗传学与分子生物学中的问题，统计手段有：建模，Monte Carlo等等。教授通常是通过基因表达数据对基因的调控行为与功能进行研究。

总体来说，临床统计学较为传统，理论推导和数理统计类似，所以注重建立概率模型，进行统计推断等；统计遗传学由于处理的数据通常是高维数、高噪声的，因此更注重计算机算法的设计与实现。

发展方向：

生物统计毕业的学生毕业后主要是做学术或者进药厂当programmer或statistician，另外因为生物统计背景的学生也就是掌握了统计方面的知识，所以去consulting、nonprofit甚至finance机构也是有可能的。

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