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.
