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.
- Trainer/in: Christel Kamp