M1100-CMS116
Statistical Principles and Experimental Design
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| Modulverantwortlich: |
Prof. Dr. Ingo Röder |
| Anzeige im Stundenplan: |
CMS-COR-SED |
| Dauer: |
7 |
| Anzahl Wahlkurse: |
0 |
| Credits: |
5,0
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| Startsemester: |
WiSe 2020/21 |
| Verantwortliche:r Dozent:in |
Prof. Dr. med. Ingo Röder
ingo.roeder@tu-dresden.de |
| Qualifikationsziele |
Die Studierenden beherrschen nach Abschluss des Moduls die methodischen und praktischen Grundlagen der statistischen Datenanalyse und Modellbildung sowie der Planung von Experimenten. Sie sind in der Lage, Daten mit Hilfe statistischer Methoden zu beschreiben, zu analysieren und deren Ergebnisse korrekt zu interpretieren. Des Weiteren erlangen sie die Fähigkeit, Experimente so zu planen, dass eine spätere Datenauswertung im Rahmen der jeweiligen Fragestellung sinnvoll und effizient möglich ist. |
| Inhalte |
Inhalte des Moduls sind Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie (z. B. Zufallsvariablen, Verteilungen, Grenzwert-Sätze), Schulen statisti-scher Inferenz (z. B. frequentistisch, bayesianisch, Likelihood-basiert), Schätzmethoden (z. B. Punkt- und Intervallschätzer), Prinzip und Anwendung statistischer Tests (z. B. Signifikanz- und Anpassungstest), Begriff und Anwendung statistischer Modelle (z. B. lineare und verallgemeinerte lineare Modelle), Prinzipien des experimentellen Designs (z. B. Replikation, Randomisierung, Blockbildung), Varianzkomponen-ten und –typen, spezielle Designs (z. B. faktorielle Designs, Block-Designs), und Aspekte der Fallzahlplanung. |
| Lehr- und Lernformen |
Das Modul umfasst 2 SWS Vorlesung und 2 SWS Übung sowie das Selbststudium. |
| Voraussetzungen für die Teilnahme |
Es werden Grundkenntnisse in den Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Analysis von Funktionen einer und mehrerer Variablen, lineare Algebra (Vektor- und Matrizenrechnung) sowie Grundkenntnisse der Computerprogrammierung auf Bachelorniveau vorausgesetzt.
Mit der folgenden Literatur können sich die Studierenden auf das Modul vorbereiten: Rohatgi & Saleh: An Introduction to Probability and Statistics, Wiley, 2001; Hefferon: Linear Algebra, http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/, 2008; Tamás Rudas: Hand-book of Probability: Theory and Applications, Sage Publications, Inc., 2008 |
| Verwendbarkeit |
Das Modul ist im Masterstudiengang Computational Modeling and Simulation eines von zehn (für Studierende des Track Computational Life Science: neun) Wahlpflichtmodulen in der Grundlagenausbildung, von denen drei gewählt werden müssen. Es kann im Wahlpflichtbereich jedoch nicht von Studierenden des Tracks Computational Life Science gewählt werden, da das Modul im Track Computational Life Science ein Pflichtmodul ist. |
| Voraussetzungen für Vergabe von Leistungspunkten |
Die Leistungspunkte werden erworben, wenn die Modulprüfung bestanden ist.
Prüfungsvorleistung sind 9 Übungstestate von 12 (75 %).
Die Modulprüfung besteht aus einer Klausurarbeit von 90 Minuten Dauer. Bei weniger als 10 angemeldeten Studierenden zum Ende des Anmeldezeitraums kann die Klausurarbeit durch eine mündliche Prüfungsleistung als Einzelprüfung von 30 Minuten Dauer ersetzt werden; dies wird den angemeldeten Studierenden ggf. am Ende des Anmeldezeitraums bekannt gegeben. |
| Leistungspunkte und Noten |
Durch das Modul können 5 Leistungspunkte erworben werden. Die Modulnote entspricht der Note der Prüfungsleistung. |
| Häufigkeit des Moduls |
Das Modul wird jedes Wintersemester angeboten. |
| Arbeitsaufwand |
Der Arbeitsaufwand beträgt insgesamt 150 Stunden. |
| Dauer des Moduls |
Das Modul umfasst ein Semester. |
| Modulnummer Modulhandbuch TU Dresden |
CMS-COR-SED |
