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Die Vorlesung Statistik für Bioinformatiker*innen umfasst Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik, d.h.

•    Modellentwicklung, Zufallsexperimente, Ereignisse, Ereignisraum,  Wahrscheinlichkeiten, Wahrscheinlichkeitsverteilungen
•    kontinuierliche/diskrete Zufallsgrößen /-variablen, Realisierungen, (Kumulative) Wahrscheinlichkeits- und Verteilungsfunktion, gemeinsame Verteilungen, Randverteilungen, wichtige Beispiele wie Binomialverteilung mit „Interpretation“
•    Lageparameter: Erwartungswert, Median,  Varianz, Standardabweichung, Momente,  Quantile, Eigenschaften der Lageparameter, (Schätzer)
•    Kovarianz, Korrelation und Eigenschaften
•    bedingte Wahrscheinlichkeiten, Satz der totalen Wahrscheinlichkeit, Bayes Theorem, Maximum Likelihood und Bayes Inferenz
•    Stochastische Unabhängigkeit von Ereignissen und Zufallsvariablen, Erwartungswerte und (Co-)Varianzen stochastisch unabhängiger Zufallsvariablen
•    statistische Hypothesentests (Null-Hypothesen-Signifikanztests),  Signifikanzniveau, Power, Teststatistiken, kritische Werte, Annahme-/Ablehnungsbereich, p-Wert, Binomialtest, Z-test, t-Test, χ2-Test, …
•    Hintergrundwissen: Gesetz der großen Zahlen, Zentraler Grenzwertsatz,  Standardnormalverteilung, standardisierte Zufallsvariable, Schätzer

Die Vorlesungssprache ist deutsch, die Vorlesungsfolien sind in englischer Sprache verfasst.

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