040775 UK Biometrics 2 (2019W)
Continuous assessment of course work
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Registration/Deregistration
Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).
- Registration is open from Mo 16.09.2019 09:00 to Mo 23.09.2019 12:00
- Deregistration possible until Mo 14.10.2019 12:00
Details
max. 30 participants
Language: German
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Friday 04.10. 08:00 - 09:30 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Friday 11.10. 08:00 - 09:30 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Friday 18.10. 08:00 - 09:30 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Friday 25.10. 08:00 - 09:30 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Friday 08.11. 08:00 - 09:30 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Friday 15.11. 08:00 - 09:30 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Friday 22.11. 08:00 - 09:30 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Friday 29.11. 08:00 - 09:30 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Friday 06.12. 08:00 - 09:30 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Friday 13.12. 08:00 - 09:30 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Friday 10.01. 08:00 - 09:30 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Friday 17.01. 08:00 - 09:30 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Friday 24.01. 08:00 - 09:30 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Friday 31.01. 08:00 - 09:30 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
Begleitende Hausübungsbeispiele unterschiedlichen Schwierigkeitsgrads und Umfangs; beides ist in den erreichbaren Punkten pro Beispiel abgebildet. Werden mehr als die Hälfte der Punkte erreicht, ergibt sich eine positive Note.
Minimum requirements and assessment criteria
Examination topics
Reading list
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.
Association in the course directory
Last modified: Mo 07.09.2020 15:20
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.