330060 VO Einführung in die Biostatistik (2006S)
Einführung in die Biostatistik
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Beginn: 08.03. 2006
jeweils Mittwochs: 16:30-19:15, HS8
jeweils Mittwochs: 16:30-19:15, HS8
Details
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Die Vorlesung soll - in Verbindung mit den Übungen - die Studierenden befähigen, Standardaufgaben der Biometrie zu lösen. Am Ende der Vorlesung sollen die Studierenden
die wichtigsten Regeln für das Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten anwenden können;
ausgewählte Wahrscheinlichkeitsverteilungen zur Erfassung der Variation von Zufallsvariablen kennen;
Verteilungsparameter auf der Grundlage von univariaten Stichproben schätzen können
die Prüfung von Hypothesen an Hand von Einstichprobenvergleichen durchführen können;
Unterschiede zwischen Mittelwerten und Anteilswerten im Rahmen von Parallelversuchen und Paarvergleichen feststellen können;
Mindeststichprobenumfänge zur Feststellung von relevanten Abweichungen für einfache Alternativtests planen können;
einfaktorielle Versuche planen und auswerten können;
die gemeinsame Variation von zwei metrischen und mehrstufig skalierten Merkmalen grafisch bzw. tabellarisch darstellen und durch Korrelationsmaße beschreiben können;
Abhängigkeitsanalysen im Rahmen von einfachen linearen Regressionsmodellen durchführen sowie Skalentransformationen zur Linearisierung von nichtlinearen Abhängigkeiten anwenden können.
Besonderes Gewicht wird auf die statistische Modellbildung, die richtige Methodenauswahl und die Ergebnisinterpretation gelegt.
die wichtigsten Regeln für das Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten anwenden können;
ausgewählte Wahrscheinlichkeitsverteilungen zur Erfassung der Variation von Zufallsvariablen kennen;
Verteilungsparameter auf der Grundlage von univariaten Stichproben schätzen können
die Prüfung von Hypothesen an Hand von Einstichprobenvergleichen durchführen können;
Unterschiede zwischen Mittelwerten und Anteilswerten im Rahmen von Parallelversuchen und Paarvergleichen feststellen können;
Mindeststichprobenumfänge zur Feststellung von relevanten Abweichungen für einfache Alternativtests planen können;
einfaktorielle Versuche planen und auswerten können;
die gemeinsame Variation von zwei metrischen und mehrstufig skalierten Merkmalen grafisch bzw. tabellarisch darstellen und durch Korrelationsmaße beschreiben können;
Abhängigkeitsanalysen im Rahmen von einfachen linearen Regressionsmodellen durchführen sowie Skalentransformationen zur Linearisierung von nichtlinearen Abhängigkeiten anwenden können.
Besonderes Gewicht wird auf die statistische Modellbildung, die richtige Methodenauswahl und die Ergebnisinterpretation gelegt.
Prüfungsstoff
Literatur
Lehrbuch zur Vorlesung:
W. Timischl: Einführung in die Biostatistik. Wien-New York: Springer 2000.
Weitere Literaturempfehlungen:
Siehe unter www.algebra.tuwien.ac.at/institut
W. Timischl: Einführung in die Biostatistik. Wien-New York: Springer 2000.
Weitere Literaturempfehlungen:
Siehe unter www.algebra.tuwien.ac.at/institut
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
191
Letzte Änderung: Fr 31.08.2018 08:57
Begriff der Wahrscheinlichkeit, bedingte Wahrscheinlichkeit, Bayes'sche Formel; Anwendungen.
Wahrscheinlichkeitsverteilungen:
Merkmalstypen; diskrete und stetige Zufallsvariable; Binomialverteilung; Normalverteilung; Verteilungskennzahlen.
Parameterschätzung:
Häufigkeitsverteilungen ohne und mit Klassenbildung, univariate Statistiken (Mittelwert, Standardabweichung, Varianz; Quantile); Punkt- und Intervallschätzung (Mittelwert, Varianz, Wahrscheinlichkeit); Planung des Stichprobenumfangs.
Testen von Unterschiedshypothesen (1-Stichprobenvergleiche):
Prinzip der Signifikanzprüfung (Entscheidungsalternativen, Fehler, Gütefunktion); Binomialtest; 1-Stichproben t-Test; Planung des Stichprobenumfangs; Chiquadrat-Test für diskrete Verteilungen.
2-Stichprobenvergleiche bei metrischen Grundgesamtheiten:
2-Stichproben t-Test, F-Test, Welch-Test, U-Test; t-Test für abhängige Stichproben, Wilcoxon-Test.
2-Stichprobenvergleiche bei dichotomen Grundgesamtheiten:
Homogenitätsprüfung, McNemar-Test.
1-faktorielle ANOVA:
Globaltest, multiple Mittelwertvergleiche.
Korrelation und Regression:
Korrelationsmaße, Abhängigkeitsprüfung; Kleinste Quadrat-Schätzung, einfache lineare Regression, linearisierende Transformationen.