Universität Wien FIND

Auf Grund der COVID-19 Pandemie kann es bei Lehrveranstaltungen und Prüfungen auch kurzfristig zu Änderungen kommen. Informieren Sie sich laufend in u:find und checken Sie regelmäßig Ihre E-Mails.

Lesen Sie bitte die Informationen auf https://studieren.univie.ac.at/info.

300053 SE SE Grundzüge multivariater Statistik für BiologInnen (2016S)

eigenständige Computerprogrammentwickung

3.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 30 - Biologie
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

Seminar DI, 10 Uhr c.t. - 13 Uhr, Übungsraum 2, UZA 1, Althanstrasse 14.

Bitte bringen Sie, wenn es Ihnen möglich ist, einen Laptop (netbook) zum SE mit.

BITTE BEACHTEN: Die primäre Vortragssprache ist DEUTSCH! Nur, wenn es für die SeminarteilnehmerINNEN erforderlich ist, kann auch eine Kurzfassung bzw. Erklärung der wichtigsten Verfahren auf Englisch gegeben werden!

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 8 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch, Englisch

Lehrende

Termine

Die Vorbesprechung findet am 08.03.2016 um 10 Uhr im Seminarraum des Departments für Theoretische Biologie statt (persönliche Anmeldung erforderlich).
LV DI von 10 Uhr c.t. - 13 Uhr im Übungsraum 2, UZA 1, Biozentrum Althanstraße 14

Termine: 19.04.2016, 26.04.2016, 03.05.2016, 10.05.2016, 24.05.2016, 31.05.2016, 07.06.2016, 14.06.2016 und 28.06.2016 (Zusatztermin).


Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Veranstaltung soll eine Einführung in die theoretischen Grundlagen ausgewählter multivariat-statistischer Methoden zur Analyse biometrischer Daten bieten. Sie richtet sich hauptsächlich an fortgeschrittene StudentINNen mit Grundkenntnissen in Biometrie und Statistik.
Es ist beabsichtigt, dass auf die Erläuterungen der theoretischen Grundlagen die praktische Erarbeitung der Verfahren durch eigenständiges Erstellen von Computerprogramm-Macros unter Anleitung erfolgen soll ('Lernen durch Anwenden'; bevorzugte basale Computerpakete : Openoffice calc, Gnumeric).
Aus der nachstehend angeführten Liste an Themen werden einige ausgewählte Themen im Einzelnen erörtert: biometrische Variablen, Datentransformationen, Varianz, Kovarianz und Korrelation, multivariate Darstellung von Varianz-Kovarianz und Korrelation (Matrizen, Vektoren), einfache und multipel lineare Regressionsanalyse, partielle Regression und Korrelation, Linearkombinationen, Merkmalsraum - Euklid- vs. MAHALANOBIS-Distanz, Hauptkomponentenanalyse (z.B. Eigenvektor, Eigenwert, Gesamtvarianz), Faktorenanalysen, Faktorenraum, Ordinationstechniken, lineare Diskriminanzanalysen, Diskriminanzraum, Identifikationsanalyse.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Überprüfung der Mitarbeit während der Kurse -
Benotungssystem: Anzahl der erfolgreich absolvierten Kurse = Gesamtnote
4 Kurse = 4
5 Kurse = 3
6 Kurse = 2
> 6 Kurse = 1

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Benotungssystem: Anzahl der erfolgreich absolvierten Kurse = Gesamtnote
4 Kurse = 4
5 Kurse = 3
6 Kurse = 2
> 6 Kurse = 1

Prüfungsstoff

Literatur

(1) Jürgen Bortz und Christof Schuster: Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler (Lehrbuch mit Online-Materialien). Springer, Berlin
(2) Donald F. Morrison: Multivariate Statistical Methods. McGraw-Hill

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

MZO W-4, MEV W-3, M-WZB

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:43