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Datenanalyse und Versuchsplanung (Statistische Modellierung in der Systembiologie)
Data Analysis and Design of Experiments (Statistische Modellierung in der Systembiologie)

Modul MW2248 [DatMod]

Dieses Modul wird durch Professur für Systembiotechnologie (Prof. Kremling) bereitgestellt.

Diese Modulbeschreibung enthält neben den eigentlichen Beschreibungen der Inhalte, Lernergebnisse, Lehr- und Lernmethoden und Prüfungsformen auch Verweise auf die aktuellen Lehrveranstaltungen und Termine für die Modulprüfung in den jeweiligen Abschnitten.

Modulversion vom SS 2017 (aktuell)

Von dieser Modulbeschreibung gibt es historische Versionen. Eine Modulbeschreibung ist immer so lange gültig, bis sie von einer neuen abgelöst wird.

verfügbare Modulversionen
SS 2017SS 2015WS 2014/5

Basisdaten

MW2248 ist ein Semestermodul in Deutsch oder Englisch auf Master-Niveau das im Sommersemester angeboten wird.

Das Modul ist Bestandteil der folgenden Kataloge in den Studienangeboten der Physik.

  • Allgemeiner Katalog der nichtphysikalischen Wahlfächer
GesamtaufwandPräsenzveranstaltungenUmfang (ECTS)
150 h 60 h 5 CP

Inhalte, Lernergebnisse und Voraussetzungen

Inhalt

Das Modul vermittelt zunächst Grundlagen in der Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie. Anschließend werden ausführlich die Grundlagen und Anwendungen der Versuchsplanung dargestellt. Aufbauend darauf werden Verfahren der Datenanalyse wie Clustertechniken, Hauptkomponentenanalyse und explorative Faktorenanalyse behandelt. Am Ende sollen noch Bayessche Netzwerke betrachtet werden. Dieser Modelltyp sollen es erlauben, Rückschlüsse auf die Struktur der biochemischen Netzwerke zu erhalten (Strukturoptimierung). Zu den vorgestellten Verfahren in der Vorlesung zählen die Netzwerk-Komponenten-Analyse, Partial Least Square Regression und die Singulärwertzerlegung.

Lernergebnisse

Nach der Teilnahme an diesem Modul sind die Studierenden in der Lage Verfahren der Datenanalyse auf große Datensätze, die sich bspw. aus der Analyse von Array-Daten ergeben anzuwenden und diese zu analysieren. Darauf aufbauend können die Studierenden mit Modellen zur Strukturoptimierung einfache Modellstrukturen erstellen und die Parameter biomechanischer Netzwerke identifizieren.

Voraussetzungen

Voraussetzungen für die erfolgreiche Teilnahme sind mathematische Kenntnisse, wie sie in Bachelorstudiengängen an wissenschaftlichen Hochschulen vermittelt werden.

Lehrveranstaltungen, Lern- und Lehrmethoden und Literaturhinweise

Lehrveranstaltungen und Termine

ArtSWSTitelDozent(en)Termine
VO 2 Datenanalyse und Versuchsplanung (MW2248) Mo, 14:00–15:30, 5504.03.414
UE 2 Datenanalyse und Versuchsplanung Di, 11:00–12:30, 5504.03.414

Lern- und Lehrmethoden

Da in der Vorlesung mathematische Ableitungen und Zusammenhänge aufgezeigt werden, werden die Inhalte des Moduls in der Vorlesung an der Tafel und mit Hilfe von Powerpoint-Präsentationen vermittelt. Die Studierenden können sich durch den Tafelanschrieb mit den mathematischen und planerischen Grundlagen direkt auseinandersetzen. Wesentliche Inhalte werden wiederholt aufgegriffen und herausgearbeitet. Dadurch erhalten die Studierenden ein vertieftes Verständnis für die Anwendung der vorgestellten Modelltypen und Verfahren zur Sturkturoptimierung.

Medienformen

Die in der Vorlesung verwendeten Folien werden den Studierenden in geeigneter Form zugänglich gemacht. Aufgaben zur Vertiefung des Stoffes werden in der Vorlesung verteilt und die Musterlösungen mit den Studierenden diskutiert.

Literatur

Zur Verfügung stehen Lehrbücher, die Teilaspekte des genannten Stoffes abbilden. Zu nennen sind: Multivariate Analysemethoden v. Backhaus, Erichson, Plinke und Weber; Computational Statistics Handbook with MATLAB

Modulprüfung

Beschreibung der Prüfungs- und Studienleistungen

Die Prüfungsleistung wird in Form einer Klausur erbracht. Die angestrebten Lernergebnisse werden durch Verständnisfragen zu Modelltypen und Verfahren zur Strukturoptimierung abgefragt. Durch umfangreiche Rechenaufgaben wird überprüft, ob die vermittelten mathematischen Ableitungen und Zusammenhänge auf praktische Beispiele zu Kombinatorik, zur Wahrscheinlichkeitsrechnung und zu Verfahren der Datenanalyse angewendet werden können. Es ist eine schriftliche Klausur mit einer Prüfungsdauer von 90 Minuten vorgesehen. Es sind keine Hilfsmittel zugelassen.

Wiederholbarkeit

Eine Wiederholungsmöglichkeit wird im Folgesemester angeboten.

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