Modules Bachelor
Modultitel
Angewandte Statistik I (Applied Statistics I)
Im Modul
Wahlpflichtbereich Praktische Informatik, Themenbereich Kognitive Modellierung
Modulnummer INF3223
Art des Moduls Wahlpflicht
ECTS-Punkte 6
Arbeitsaufwand 180 h
Kontaktzeit 60 h / 4 SWS
Selbststudium 120 h
Moduldauer
1-semestrig
Häufigkeit des Angebots
jährlich im Wintersemester
Unterrichtssprache deutsch
Lehr-/Lernformen Vorlesung mit Übungen
Klausur & Benotung
schriftliche Klausur am Ende der Vorlesung; Dauer: 90 min; Modulnote entspricht Klausurnote
Modulinhalt
Einführung und Motivation grundlegender statistischer Methoden anhand von praktischen Beispielen aus den Neurowissenschaften, der Wahrnehmungsforschung und der Bildverarbeitung. Der Schwerpunkt liegt auf der praktischen Anwendung aller Methoden und deren Implementation in der Programmiersprache Python. Behandelt werden diskrete und kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilungen, deskriptive Statistik (z.B. Lage-, Streuungs- und Zusammenhangsmaße, Korrelationen), induktive Statistik (z.B. Regression) sowie explorative Statistik. Eine Einführung in die Programmiersprache Python und die Verwendung von Notebooks erleichtert die Anwendung von Statistik-Paketen.
Qualifikationsziele
Die Studenten sollen grundlegende statistische Methoden kennen-, anwenden und in Software implementieren lernen. Angeeignetes Wissen und Erfahrung soll die Studenten in die Lage versetzen, Versuche selbst planen und auswerten zu können und dabei typische Fehler zu vermeiden. In der Literatur dargestellte Ergebnisse werden kritisch hinterfragt.
Verwendbarkeit
Vorbereitung auf Bachelor Arbeit; sinnvolle Vorbereitung auch bei Interesse an anderen Teilgebieten der Informatik, z.B. Mensch-Computer-Interaktion bzw.Medieninformatik im Allgemeinen.
Anrechenbar für
- Informatik - Bachelor
- Bioinformatik - Bachelor
- Medieninformatik - Bachelor
- Medizininformatik - Bachelor
- Kognitionswissenschaft - Bachelor, Studienbereich Informatik im Modul KOINFM3110 Kognitionsinformatik
Teilnahmevoraussetzungen Mathematische Grundlagen (Analysis, lineare Algebra)
Verantwortlicher Dr. Uli Wannek
Literatur Wird in der Vorlesung bekannt gegeben