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301350 VO Quantitative Methoden in der Molekularbiologie (2024W)
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Details
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
jeweils Di. 13.00 - 15.00 Uhr
HS A/B, VBC 5, 1030 Wien
- Dienstag 01.10. 13:00 - 15:00 STB/Hörsaal A Campus Vienna Biocenter 5, 1030 Wien
- Dienstag 08.10. 13:00 - 15:00 STB/Hörsaal A Campus Vienna Biocenter 5, 1030 Wien
- Dienstag 15.10. 13:00 - 15:00 STB/Hörsaal A Campus Vienna Biocenter 5, 1030 Wien
- Dienstag 22.10. 13:00 - 15:00 STB/Hörsaal A Campus Vienna Biocenter 5, 1030 Wien
- Dienstag 29.10. 13:00 - 15:00 STB/Hörsaal A Campus Vienna Biocenter 5, 1030 Wien
- Dienstag 05.11. 13:00 - 15:00 STB/Hörsaal A Campus Vienna Biocenter 5, 1030 Wien
- Dienstag 12.11. 13:00 - 15:00 STB/Hörsaal A Campus Vienna Biocenter 5, 1030 Wien
- Dienstag 19.11. 13:00 - 15:00 STB/Hörsaal A Campus Vienna Biocenter 5, 1030 Wien
- Dienstag 26.11. 13:00 - 15:00 STB/Hörsaal A Campus Vienna Biocenter 5, 1030 Wien
- Dienstag 03.12. 13:00 - 15:00 STB/Hörsaal A Campus Vienna Biocenter 5, 1030 Wien
- Dienstag 10.12. 13:00 - 15:00 STB/Hörsaal A Campus Vienna Biocenter 5, 1030 Wien
- Dienstag 17.12. 13:00 - 15:00 STB/Hörsaal A Campus Vienna Biocenter 5, 1030 Wien
- Dienstag 07.01. 13:00 - 15:00 STB/Hörsaal A Campus Vienna Biocenter 5, 1030 Wien
- Dienstag 14.01. 13:00 - 15:00 STB/Hörsaal A Campus Vienna Biocenter 5, 1030 Wien
- N Dienstag 21.01. 13:00 - 15:00 STB/Hörsaal A Campus Vienna Biocenter 5, 1030 Wien
- Dienstag 28.01. 13:00 - 15:00 STB/Hörsaal A Campus Vienna Biocenter 5, 1030 Wien
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Das Hauptziel dieser Lehrveranstaltung ist, die Angst vor der Mathematik wegzunehmen. Wir werden lernen, wie man biologische Fragestellungen mit mathematischen und statistischen Methoden effizient beantworten kann. Das Hauptaugenmerk dabei liegt auf "Warum?", und weniger auf "Wie?".Wir werden zuerst die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung diskutieren, und danach uns in die angewandte Biostatistik vertiefen, fokussierend auf Tests von statistischen Hypothesen und lineare Methoden der statistischen Modellierung. Wir werden Beispiele aus der klinischen Forschung und Enzymkinetik benutzen.Erfolgreiche Absolventen dieses Kurses werden in der Lage sein, statistische Methoden in der Datenanalyse richtig anzuwenden.Es ist empfohlen, auch die Übung 301351-1 UE zu belegen.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Termine der schriftlichen Abschlussklausuren:
04.02.2025, 14:00 - 16:00, HS-A VBC 5, 1030 Wien
18.02.2025, 14:00 - 16:00, HS-B VBC 5, 1030 Wien
Es wird empfohlen, die o.g. Termine in Februar wahrzunehmen.Weitere Termine:
04.03.2025, 14:00 - 16:00, HS-A+B VBC 5, 1030 Wien
11.03.2025, 14:00 - 16:00, HS-A+B VBC 5, 1030 Wien
04.02.2025, 14:00 - 16:00, HS-A VBC 5, 1030 Wien
18.02.2025, 14:00 - 16:00, HS-B VBC 5, 1030 Wien
Es wird empfohlen, die o.g. Termine in Februar wahrzunehmen.Weitere Termine:
04.03.2025, 14:00 - 16:00, HS-A+B VBC 5, 1030 Wien
11.03.2025, 14:00 - 16:00, HS-A+B VBC 5, 1030 Wien
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Die Absolventinnen und Absolventen sind in der Lage, ausgehend von biologischen Datensätzen, biologische Fragestellungen eigenständig mit einfachen mathematischen Modellen zu bearbeiten und mit statistischen Methoden zu beantworten.Beurteilungsmaßstab der schriftlichen Klausur:
<50%: 5
<62.5%: 4
<75%: 3
<87.5%: 2
>=87.5%: 1
<50%: 5
<62.5%: 4
<75%: 3
<87.5%: 2
>=87.5%: 1
Prüfungsstoff
Alle Themen, die in den Vorlesungen diskutiert wurden. Handouts für die VOs stehen in Moodle zu Verfügung.
Literatur
Siehe Handouts in Moodle. Zusätzliche Nachschlagewerke:- Venables, W.N. and Ripley, B.D.: Modern Applied Statistics with S-Plus. Springer, 1994.
- Hastie, T., Tibshirani, R. and Friedman, J.: The Elements of Statistical Learning, 2nd ed. Springer, 2009.
- Crawley, M. J.: The R Book, 2nd ed. John Wiley & Sons, 2013.
- Hastie, T., Tibshirani, R. and Friedman, J.: The Elements of Statistical Learning, 2nd ed. Springer, 2009.
- Crawley, M. J.: The R Book, 2nd ed. John Wiley & Sons, 2013.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
BMB 8
Letzte Änderung: Mi 15.01.2025 09:46