| Modulname |
Statistische Methoden (Schwerpunkt: Biologie und Naturwissenschaften) |
| Gebiet |
Gebiet 4
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| Profil |
Profil Freie Studien
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| CPs |
5 CP |
| Campus |
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| Voraussetzungen |
Das Modul eignet sich für interessierte Studierende in jedem Studienjahr der Bachelor-Phase. Sicheres Schulwissen in Mathematik wird vorausgesetzt. Das Modul eignet sich besonders für Studierende der Naturwissenschaften, kann aber auch von interessierten Studierenden der Geisteswissenschaften belegt werden. Studierende der Mathematik können an diesem Modul zwar teilnehmen, jedoch keine Credit Points für den Optionalbereich erwerben. |
| Besonderheiten |
Anmeldung: über Moodle bis zum: Termin wird bekanntgegeben , in der Veranstaltung Nr. 150142 TN-Plätze: 50 für den Optionalbereich Zusammensetzung der Endnote Die Endnote ergibt sich aus dem Ergebnis der Klausur. Turnus Jedes Sommersemester |
| Blockseminar |
Nein |
| Vorkenntnisse |
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| Veranstaltungszeit |
Donnerstag 08:00 - 10:00, Donnerstag 14:00 - 16:00, Freitag 08:00 - 10:00, Montag 08:00 - 10:00, Mittwoch 12:00 - 13:00 |
| Dozenten |
Nicolai Bissantz |
| Arbeitsaufwand |
Aktive Mitarbeit in den Übungen sowie eine bestandene Klausur am Ende der Vorlesung. |
| Literatur |
Wird in der Vorlesung bekannt gegeben. |
| Modulteil |
[150143] Übungen zu Statistische Methoden für Biologen und andere Naturwissenschaftler - SS 2024, [150142] Statistische Methoden für Biologen und andere Naturwissenschaftler - SS 2024 |
| Modultyp |
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| Modulanbieter |
Fakultät für Mathematik |
| Inhalt |
Die Veranstaltung gibt eine elementare Einführung in die Grundbegriffe der deskriptiven und schließenden Statistik. Insbesondere werden die Themen deskriptive Statistik (Interpretation und Erstellung von Grafiken), Parameterschätzung, Vertrauensbereiche (wie genau sind solche Schätzungen) und statistische Tests besprochen. Die behandelten Methoden finden in allen Bereichen Anwendungen und werden an Beispielen aus der Biologie erläutert. |
| Lernziele |
Die Studierenden lernen grundlegende Begriffe zur Beschreibung von Daten kennen, wie sie insbesondere aus Experimenten in naturwissenschaftlichen Bereichen hervorgehen. Weiterhin lernen die Studierenden statistische Methoden zur Interpretation dieser Daten kennen und lernen diese an konkreten Beispielen selbständig anzuwenden. |
