Statistical Principles and Experimental Design

Wir am IMB sind der Überzeugung, dass statistische Bildung der Schlüssel zu solider Forschung ist, insbesondere in den Lebenswissenschaften. Daher zielt unser Modul «Statistical Principles and Experimental Design» (CMS-COR-SED) darauf ab, das notwendige Wissen und die Werkzeuge zu vermitteln, um adäquat mit Daten zu arbeiten.

Nach Abschluss des Moduls beherrschen die Studierenden die methodischen und praktischen Grundlagen der statistischen Datenanalyse und -modellierung sowie der Planung von Experimenten. Sie sind in der Lage, Daten mithilfe statistischer Methoden zu beschreiben und zu analysieren und die Ergebnisse korrekt zu interpretieren. Darüber hinaus erlangen sie die Fähigkeit, Experimente so zu planen, dass eine anschließende Datenauswertung im Kontext der jeweiligen Fragestellung sinnvoll und effizient ist.

Die theoretischen Inhalte werden durch praktische Aufgaben begleitet, bei denen wir R, die freie Softwareumgebung für statistische Berechnungen und Grafiken, verwenden.

Inhalte

• Grundlegende Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie (z. B. Zufallsvariablen, Verteilungen)
• Schulen der statistischen Inferenz (frequentistische, bayesianische und Likelihood-basierte Methoden)
• Schätzmethoden (z. B. Punkt- und Intervallschätzer)
• Prinzip und Anwendung statistischer Tests (z. B. Signifikanztests, Anpassungstests)
• Regressionsmodelle (z. B. lineare und verallgemeinerte lineare Modelle)
• Prinzipien der Versuchsplanung (z. B. Replikation, Randomisierung, Blockbildung)
• Spezielle Designs (z. B. faktorielles Design, Blockdesigns)
• Aspekte der Stichprobenplanung

Unser Kurs besteht aus Vorlesungen (2 SWS) freitagvormittags und praktischen Seminaren (2 SWS) montagvormittags während des Wintersemesters. In der Regel wird das Modul durch eine schriftliche Prüfung abgeschlossen. CMS-COR-SED ist für Studierende des Studiengangs «Computational Life Science» im 1. Semester verpflichtend. Alle anderen Studierenden können dieses Modul freiwillig wählen.

Dozenten:
Prof. Dr. Ingo Roeder, Dr. Anna Klimova, Matthias Kuhn