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Statistik für Naturwissenschaftler - Einzelansicht

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Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung/Übung Langtext Bitte einen Laptop oder ein Tablet mitbringen!
Veranstaltungsnummer 091117330 Kurztext
Semester WiSe 2023/24 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Credits Belegung Keine Belegpflicht
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Sprache Deutsch
Termine Gruppe: G1 iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
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Mo. 13:00 bis 14:00 wöch. T03R - T03 R04 D10   Übungen Bachelor Water Science   25 Präsenzveranstaltung
Gruppe G1:
 
Termine Gruppe: G2 iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen E-Learning
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Mo. 14:00 bis 15:00 wöch. T03R - T03 R04 D10   Übungen Bachelor Water Science   25 Präsenzveranstaltung
Gruppe G2:
 
Termine Gruppe: G3 iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
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Mo. 15:00 bis 16:00 wöch. T03R - T03 R04 D10   Übungen Bachelor Water Science   25 Präsenzveranstaltung
Gruppe G3:
 
Termine Gruppe: G4 iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
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Di. 08:00 bis 09:00 wöch. S06S - S06 S01 B35   Übungen Bachelor Medizinische Biologie Gruppe 1   25 Präsenzveranstaltung
Gruppe G4:
 
Termine Gruppe: G5 iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
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Di. 09:00 bis 10:00 wöch. S06S - S06 S01 B35   Übungen Bachelor Medizinische Biologie Gruppe 2   25 Präsenzveranstaltung
Gruppe G5:
 
Termine Gruppe: G6 iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
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Mi. 08:00 bis 09:00 wöch. R11T - R11 T04 C45   Übungen Bachelor Biologie Gruppe 1   40 Präsenzveranstaltung
Gruppe G6:
 
Termine Gruppe: G7 iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
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Mi. 09:00 bis 10:00 wöch. R11T - R11 T04 C45   Übungen Bachelor Biologie Gruppe 2   40 Präsenzveranstaltung
Gruppe G7:
 
Termine Gruppe: [unbenannt] iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
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Mo. 10:00 bis 12:00 wöch. S07S - S07 S00 D07   Vorlesung für alle Studiengänge   175 Präsenzveranstaltung
Gruppe [unbenannt]:
 


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Meise, Monika , Dr. rer. nat.
Zielgruppen/Studiengänge
Zielgruppe/Studiengang Semester Pflichtkennzeichen
MedBio B.Sc., Medizinische Biologie (Bachelor of Science) 1 - 1 PV
Bachelor, Bachelor 3 - 3 PV
LA Ba GyGe, Bachelor-Studiengang mit Lehramtsoption Gymnasium/Gesamtschule 5 - PV
Wasser B.Sc., Wasser, Chemie, Analytik, Mikrobiologie (Bachelor of Science) 3 - 3 PV
Zuordnung zu Einrichtungen
Lehrbeauftragte (ohne Fachgebietszuordnung)
Inhalt
Kommentar

 Bitte einen Laptop oder ein Tablet mitbringen!

Lehrform

Vorlesung

Lernziele

Die Studierenden sollen statistische Konzepte verstehen und eigenständig mit dem Computer anwenden können. Als Programmiersprache wird hierbei „R“ (http://www.r-project.org) verwendet, eine frei erhältliche leistungsfähige statistische Software.

Inhalte

0. Einführung in R

1. Einführung in die Natur von Daten und den Nutzen von Statistik

2. Univariate deskriptive Statistik:Beschreiben und Interpretieren von Daten; Histogramme, Boxplots; Lageparameter (Mittelwert, Median, Standardabweichung, Varianz, Quantile)

3. Multivariate deskriptive Statistik: Multivariate Daten; Kontingenztafeln; absolute, relative, bedingte Häufigkeiten; Pearson Korrelationskoeffizient; Lineare Regression

4. Elementare Wahrscheinlichkeitsrechnung: Modellierung von Zufallsexperimenten; Rechenregeln für Wahrscheinlichkeiten; Unabhängigkeit von Ereignissen; Satz von der totalen Wahrscheinlichkeit; Satz von Bayes

5. Diskrete Zufallsvariablen: Zufallsvariablen; Wahrscheinlichkeits- und Verteilungsfunktion; Unabhängigkeit; Lageparameter (Erwartungswert, Transformationsregel, Varianz); (Pseudo-)Zufallszahlen in R; Beispiele: Bernoulliverteilung, diskrete Gleichverteilung, Binomialverteilung, geometrische Verteilung, Poissonverteilung

6. Stetige Zufallsvariablen:  siehe 5. Beispiele: Stetige Gleichverteilung, Exponentialverteilung, Normalverteilung (Parameter, Dichte, Standardisierung, tabellierte Verteilungsfunktion, Normalverteilung als Grenzverteilung, Normal-Quantil-Plot), Chi-Quadrat-Verteilung, t-Verteilung

7. Parameterschätzung: Statistisches Modell; Schätzer; gewünschte Eigenschaften ((asymptotische) Erwartungstreue, Konsistenz, mittlere quadratische Abweichung, Bias); Konfidenzintervalle (ein-/zweiseitig, Irrtumswahrscheinlichkeit); Konfidenzintervalle bei normalverteilten Grundgesamtheiten mit unbekanntem Erwartungswert und bekannter/unbekannter Varianz (Normalverteilung, Chi-Quadrat-Verteilung, t-Verteilung, Freiheitsgrad)

8. Testen von Hypothesen: Nullhypothese, Alternativhypothese; ein-/zweiseitig; mögliche Fehlentscheidungen (Fehler 1. und 2. Art); Signifikanzniveau; p-Wert; Binomialtest; Gauss-Test; t-Test

9. Spezielle Testproblemklassen: Multiples Testen; Chi-Quadrat-Vergleichstest; Nichtparametrische Tests (Vorzeichen-Test, Wilcoxon-Rangsummen-Test)

Prüfungsleistung

Klausur gemeinsam mit 9.2 (Klausurdauer wird am Anfang der Veranstaltung bekannt gegeben mindestens 45 min, maximal 180 min.).

Weitere Informationen zur Veranstaltung

Die Teilnahme am Vorkurs “Mathematik für Naturwissenschaftler” in der vorlesungsfreien Zeit vor dem Wintersemester wird empfohlen.

Bemerkung

Modulname

Modulcode

Mathematik

Bio-BA-9

Modulverantwortliche/r

Fakultät

Dozenten der Mathematik

Mathematik

 
   
   
   

Zuordnung zum Studiengang

Modulniveau

Bachelor Biologie, Bachelor Water Science, Bachelor Medizinische Biologie,die Bachelor Lehramt Gymnasium / Gesamtschule 5. FS (Wahlpflichtveranstaltung)

Bachelor

 

Vorgesehenes Studiensemester

Dauer des Moduls

Modultyp (P/WP/W)

Credits

3. Fachsemester

ein Semester

Pflicht

6

 

Voraussetzungen laut Prüfungsordnung

Empfohlene Voraussetzungen

keine

Vorkurs „Mathematik für Naturwissenschaftler“

 

Die Studierenden verstehen mathematische Grundlagen der Statistik und können statistische Methoden anwenden.

davon Schlüsselqualifikationen (learning outcomes)

Mathematische Kenntnisse als allgemeines Werkzeug zur Naturbeschreibung.

 

 

 


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2023/24 , Aktuelles Semester: WiSe 2024/25