040775 UK Biometrie 2 (MA) (2023W)
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 11.09.2023 09:00 bis Fr 22.09.2023 12:00
- Abmeldung bis Fr 20.10.2023 23:59
Details
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Freitag 06.10. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 13.10. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 20.10. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 27.10. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 03.11. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 10.11. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 17.11. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 24.11. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 01.12. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 15.12. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 12.01. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 19.01. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 26.01. 08:00 - 09:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
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 06.10.2023 18:07
1) Einführung in die Bayes'sche Statistik mit Beispielen aus der Genetik.
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 Anwendungen 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.