INF.08067.02 - Statistische Datenanalyse (Complete module description)

INF.08067.02 - Statistische Datenanalyse (Complete module description)

Original version English
INF.08067.02 5 CP
Module label Statistische Datenanalyse
Module code INF.08067.02
Semester of first implementation
Faculty/Institute Institut für Informatik
Module used in courses of study / semesters
  • Bioinformatik (MA120 LP) (Master) > Bioinformatik BioinformatikMA120, Version of accreditation valid from SoSe 2023 > Bioinformatik (HI) (Anteil gem. § 5 Abs. 4-6, Anlage 2)
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Version of accreditation valid from SoSe 2023 > Basismodule der Vertiefungsrichtung `Bioinformatik`
  • Nutzpflanzenwissenschaften (MA120 LP) (Master) > Agrarwissenschaft/Landwirtschaft Nutzpflanzenwiss.MA120, Version of accreditation valid from WS 2018/19 > Wahlpflichtmodule
Responsible person for this module
Further responsible persons
PD Dr. Jan Grau
Prerequisites
Skills to be acquired in this module
  • Die Studierenden verstehen grundlegende Konzepte der statistischen Datenanalyse in der Bioinformatik.
  • Die Studierenden sind in der Lage statistische Konzepte auf konkrete Problemstellungen und Datensätze anzuwenden.
  • Die Studierenden haben die Fähigkeit, diese Konzepte zukünftigen Kooperationspartner*innen zu erklären.
  • Die Studierenden haben die Kompetenz, statistische Konzepte und Methoden weiterzuentwickeln und auf neue Problemstellungen und Datensätze anzupassen.
Module contents
  • Grundbegriffe und -konzepte der Statistik: Wahrscheinlichkeitsfunktion und Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion, Verteilungsfunktion, Erwartungswert, gemeinsame Verteilung und Randverteilung, bedingte Wahrscheinlichkeiten und Dichten, statistische Unabhängigkeit, Erwartungswert und Varianz
  • diskrete und stetige, univariate und multivariate Verteilungen und deren Anwendung
  • Rechnen mit Zufallsvariablen: Funktionen von Zufallsvariablen; Summen, Differenzen, Produkte von Zufallsvariablen; Anwendung auf Datensätze
  • Bayes'sche Methoden: Posterior, konjugierte Verteilungen, prädiktive Verteilung
  • Statistische Inferenz: Maximum-Likelihood, Maximum-a-Posteriori, Mean-Posterior; Anwendung auf Datensätze
  • Modellierung: Markov-Modelle, Bayes-Netze, Hidden-Markov-Modelle und deren Anwendung in der Bioinformatik
  • Klassifikation, Bayes-Klassifikator, Bayes'sche Methoden; Anwendungen in der Bioinformatik
Forms of instruction Lecture (2 SWS)
Course
Exercises (2 SWS)
Exercises
Languages of instruction German, English
Duration (semesters) 1 Semester Semester
Module frequency jedes Sommersemester
Module capacity unlimited
Time of examination
Credit points 5 CP
Share on module final degree Course 1: %; Course 2: %; Course 3: %; Course 4: %.
Share of module grade on the course of study's final grade 1
Reference text
Basismodul für die Vertiefungsrichtung Bioinformatik
Module course label Course type Course title SWS Workload of compulsory attendance Workload of preparation / homework etc Workload of independent learning Workload (examination and preparation) Sum workload
Course 1 Lecture Vorlesung 2 0
Course 2 Course Selbststudium 0
Course 3 Exercises Übung 2 0
Course 4 Exercises Bearbeiten der Übungsaufgaben 0
Workload by module 150 150
Total module workload 150
Examination Exam prerequisites Type of examination
Course 1
Course 2
Course 3
Course 4
Final exam of module
Erfolgreiche Bearbeitung von Übungsaufgaben, Erfolgreiches Vorrechnen von Übungsaufgaben
mündl. Prüfung oder Klausur
Exam repetition information
Prerequisites and conditions Prerequisites Frequency Compulsory attendance Share on module grade in percent
Course 1 Summer semester No %
Course 2 Summer semester No %
Course 3 Summer semester No %
Course 4 Summer semester No %