040775 UK Biometrics 2 (MA) (2022W)
Continuous assessment of course work
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Registration/Deregistration
Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).
- Registration is open from Mo 12.09.2022 09:00 to Fr 23.09.2022 12:00
- Deregistration possible until Sa 15.10.2022 23:59
Details
max. 30 participants
Language: German
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Friday 07.10. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Friday 14.10. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Friday 21.10. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Friday 28.10. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Friday 04.11. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Friday 11.11. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Friday 18.11. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Friday 25.11. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Friday 02.12. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Friday 09.12. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Friday 16.12. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Friday 13.01. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Friday 20.01. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Friday 27.01. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
Begleitende Hausübungsbeispiele unterschiedlichen Schwierigkeitsgrads und Umfangs; beides ist in den erreichbaren Punkten pro Beispiel abgebildet.
Minimum requirements and assessment criteria
Werden mehr als die Hälfte der Punkte erreicht, ergibt sich eine positive Note.
Examination topics
Vorlesungstoff
Reading list
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.
Association in the course directory
Last modified: Tu 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.