040775 UK Biometrie 2 (2021W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 13.09.2021 09:00 bis Do 23.09.2021 12:00
- Abmeldung bis Fr 15.10.2021 23:59
Details
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Freitag
01.10.
08:00 - 09:30
Digital
Freitag
08.10.
08:00 - 09:30
Digital
Freitag
15.10.
08:00 - 09:30
Digital
Freitag
22.10.
08:00 - 09:30
Digital
Freitag
29.10.
08:00 - 09:30
Digital
Freitag
05.11.
08:00 - 09:30
Digital
Freitag
12.11.
08:00 - 09:30
Digital
Freitag
19.11.
08:00 - 09:30
Digital
Freitag
26.11.
08:00 - 09:30
Digital
Freitag
03.12.
08:00 - 09:30
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Freitag
10.12.
08:00 - 09:30
Digital
Freitag
17.12.
08:00 - 09:30
Digital
Freitag
07.01.
08:00 - 09:30
Digital
Freitag
14.01.
08:00 - 09:30
Digital
Freitag
21.01.
08:00 - 09:30
Digital
Freitag
28.01.
08:00 - 09:30
Digital
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Begleitende Hausübungsbeispiele unterschiedlichen Schwierigkeitsgrads und Umfangs; beides ist in den erreichbaren Punkten pro Beispiel abgebildet.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Werden mehr als die Hälfte der Punkte erreicht, ergibt sich eine positive Note.
Prüfungsstoff
Vorlesungstoff
Literatur
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.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Fr 12.05.2023 00:13
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.