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[ INMAWKVSTA2 ] KV Statistik 2

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Es ist eine neuere Version 2022W dieser LV im Curriculum Masterstudium Computer Science 2023W vorhanden.
Workload Ausbildungslevel Studienfachbereich VerantwortlicheR Semesterstunden Anbietende Uni
3 ECTS M2 - Master 2. Jahr Statistik Thomas Forstner 2 SSt Johannes Kepler Universität Linz
Detailinformationen
Quellcurriculum Masterstudium Computer Science 2021S
Ziele Die Studierenden sind in der Lage fortgeschrittene Methoden der induktiven Statistik mit Fokus auf parametrische bzw. nicht-parametrische Testverfahren korrekt anzuwenden. Sie können Daten mittels dieser Methoden statistisch korrekt analysieren und statistische Analysen bzw. Ergebnisse in anderen Arbeiten korrekt interpretieren. Sie sind auch in der Lage diese statistischen Analysen mittels des Programmpakets R durchzuführen.
Lehrinhalte
  • parametrische Testverfahren zur Analyse von metrischen Daten (Einstichproben-t-Test, Zweistichproben-t-Test, t-Test für abhängige Daten)
  • Fallzahlschätzung und Power-Analyse am Beispiel der t-Test-Familie
  • nicht-parametrische Testverfahren für metrische und ordinale Daten (Kolmogorov-Smirnov-Test, Mann-Whitney-U Test, Wilcoxon-Test)
  • Testverfahren für kategoriale Daten (Binomial-Test, Chi-Quadrat-Test, exakter Test nach Fisher, McNemar-Test)
  • Beurteilung der Güte von binären Klassifikationsverfahren (Sensitivität, Spezifität, ROC-Kurven, ...)
  • Odds-Ratio und Risk-Ratio (Interpretation/Tests)
  • Kennzahlen zur Messung der Assoziation bzw. Korrelation (Cramer's V, Korrelationskoeffizienten, partieller Korrelationskoeffizient, ...) und deren statistische Tests
  • Einführung in die Varianzanalyse
  • Umsetzung dieser statistischen Methoden im Programmpaket R
Beurteilungskriterien
  • kurze wöchentliche Übungsaufgaben
  • Klausur am Semesterende
  • Gewichtung bezüglich der Note jeweils mit 50%
Lehrmethoden
  • Vortrag durch die/den Lehrende/n
  • wöchentliche Übungsaufgaben und deren Besprechung
  • Live-Coding in R
Abhaltungssprache deutsch/englisch
Literatur Folien, verfügbar im Moodle
Lehrinhalte wechselnd? Nein
Sonstige Informationen Abteilungshomepage: www.systat.jku.at

weiterführende Lehrveranstaltungen:

  • Special Topics: Computer Assisted Statistics with SPSS (Umsetzung der erworbenen statistischen Methoden mittels des Programmpakets SPSS)
  • Special Topics: Biostatistics in Clinical Research (einführende Lehrveranstaltung über die statistischen Methoden in der klinischen Forschung)
  • Special Topics: Applied Biostatistics (weiterführende Lehrveranstaltung über die statistischen Methoden in der klinischen Forschung)
  • Special Topics: Statistics 3 - Univariate Methods
  • Special Topics: Statistics 4 - Multivariate Methods
  • Special Topics: Statistical Coaching (Servicelehrveranstaltung für alle Studierende, die bei der Abfassung von Seminararbeiten, Bachlorarbeiten, Masterarbeiten, Dissertationen und usw. statistische Unterstützung benötigen)
Präsenzlehrveranstaltung
Teilungsziffer -
Zuteilungsverfahren Direktzuteilung