040775 UK Biometrie 2 (MA) (2022W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Labels
VOR-ORT
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 12.09.2022 09:00 bis Fr 23.09.2022 12:00
- Abmeldung bis Sa 15.10.2022 23:59
Details
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Freitag 07.10. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 14.10. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 21.10. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 28.10. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 04.11. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 11.11. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 18.11. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 25.11. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 02.12. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 09.12. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 16.12. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 13.01. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 20.01. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 27.01. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Begleitende Hausübungsbeispiele unterschiedlichen Schwierigkeitsgrads und Umfangs; beides ist in den erreichbaren Punkten pro Beispiel abgebildet.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Werden mehr als die Hälfte der Punkte erreicht, ergibt sich eine positive Note.
Prüfungsstoff
Vorlesungstoff
Literatur
Durbin, R., Eddy, S., Krogh, A., and Mitchison, G. (1998). Biological sequence analysis.
Cambridge University Press, Cambridge.Gelman, A., Carlin, J., Stern, H., and Rubin, D. (1995). Bayesian Data Analysis. Chapman
& Hall.
Cambridge University Press, Cambridge.Gelman, A., Carlin, J., Stern, H., and Rubin, D. (1995). Bayesian Data Analysis. Chapman
& Hall.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Di 27.09.2022 07:48
2) Standardverteilungen und deren konjugierte Verteilungen, ebenfalls mit Beispielen aus der Biologie: Binomialverteilung mit der konjugierten Betaverteilung; Poissonverteilung mit der konjugierten Gammaverteilung; Exponentialverteilung mit der konjugierten Gammverteilung; Normalverteilung mit der Normal-invers-Chiquadratverteilung.
3) empirische Bayes Methode.
4) Bayes'sche Netzwerke, wo die bedingten Abhängigkeiten der Unbekannten durch einen gerichteten azyklischen Pfad dargestellt werden können; hidden-Markov-Modelle als Beispiel dafür (mit Beispielen aus der Mendelgenetik), mit dem Vorwärts-Rückwärts Algorithmus (eine dynamische Programmiermethode) als numerischer Methode um Wahrscheinlichkeiten auszurechnen. 5) kompliziertere Modelle, bei denen dynamisches Programmieren nicht mehr möglich ist (ebenfalls mit vielen biologischen Beispielen). Numerische Methoden: Monte-Carlo Markovketten (Metropolis, Gibbs und Metropolis-Hastings) Algorithmen sowie Expectation-Maximization (EM) Algorithmen.