Modulinformationen

Abkürzung

Modulname Deutsch

Modulname Englisch

Modulverantwortliche/r

Koordinator/in Bachelor Programm

Stand

Dozentinnen/Dozenten

Oliver Ebenhöh, Ovidiu Popa

Fachsemester

Modulorganisation

Modus

Arbeitsaufwand

Leistungspunkte

Kontaktzeit

Selbststudium

Lehrveranstaltungen

Praktikum: 6 SWS
Vorlesung: 2 SWS

Turnus

Gruppengröße

Dauer

Lernergebnisse/Kompetenzen

Die Studierenden verstehen die Konzepte, welche den verschieden statistischen Testmethoden unterliegen. Sie können die verschiedenen statistischen Tests den Problemen zuordnen. Die Studierenden sind mit den Techniken vertraut, die zur Reduktion von hochdimensionalen Datensätzen verwandt werden. Sie können die vermittelten statistischen Konzepte in einer gängigen Programmiersprache (R) umsetzen.

Lehrformen

Vorlesung mit praktischen Übungen

Inhalt

Die Vorlesung behandelt die Grundlagen der statistischen Datenanalyse. Die Studenten erlernen dabei nicht nur die Durchführung von statistischen Tests, sondern auch die Beschränkungen in deren Anwendbarkeit. Es werden ausführlich die Methoden der parametrischen und nicht-parametrischen Tests behandelt, wie z.B. Permutationstests sowie Korrelationen in Datensätzen mittels Regression und die Beurteilung der statistischen Signifikanz. Ein weiterer Schwerpunkt des Moduls ist die Einführung von Netzwerk basierten Methoden (bayesische Netzwerke und Graphentheorie) um Zusammenhänge in biologische Datensätze zu identifizieren und zu charakterisieren.
Die Vorlesung wird durch eine Einführung in die Programmiersprache R begleitet (Vorkenntnisse in der Programmierung werden nicht vorausgesetzt sind aber vom Vorteil). In den Übungen am Computer werden die Inhalte der Vorlesung praktisch umgesetzt.

Teilnahmevoraussetzungen

Formal: Alle Module des Grundstudiums (1. - 4. Sem.) müssen absolviert sein.
Inhaltlich: Grundlegende mathematische Kenntnisse müssen vorhanden sein

Prüfungsformen

Lernportfolio bestehend aus:
1) Kompetenzbereich Wissen (70% der Note): schriftliche Prüfung (Regelfall) über die Inhalte der Vorlesung und der Übungen
2) Kompetenzbereich Anwendung von Wissen (30% der Note): Übungen

Voraussetzungen für die Vergabe der Leistungspunkte für dieses Modul

Kompetenzbereich „Wissen“ bestanden und 50% der Übungen

Zuordnung zum Studiengang

Bachelor-, Bachelor-International und Quantitative Biologie

Verwendung des Moduls in anderen Studiengängen

Stellenwert der Note für die Endnote

Die Note fließt, entsprechend der Leistungspunkte (CP) gewichtet, in die Gesamtnote ein. 9/170 CP (B.Sc. Biologie); 9/186 CP (B.Sc. Biologie International), 9/221 CP (B.Sc. Quantitative Biologie)

Unterrichtssprache

( ) Deutsch
( ) Englisch
( ) Deutsch und Englisch
(x) Deutsch, bei Bedarf Englisch

Sonstige Informationen

Anmeldung erfolgt über das LSF https://lsf.uni-duesseldorf.de/