Modul MA2600-KP04, MA2600

Dauer

1 Semester

Angebotsturnus

Jedes Sommersemester

Leistungspunkte

4

Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:

• Master Medizinische Informatik 2019, Wahlpflicht, Medical Data Science / Künstliche Intelligenz, 1. oder 2. Fachsemester
• Master Biophysik 2019, Wahlpflicht, Wahlpflicht, 2. Fachsemester
• Master Medizinische Informatik 2014, Wahlpflicht, eHealth / Informatik, 1. oder 2. Fachsemester
• Master Informatik 2012, Wahlpflicht, Anwendungsfach Medizinische Informatik, 3. Fachsemester
• Master Informatik 2012, Wahlpflicht, Anwendungsfach Bioinformatik, 2. oder 3. Fachsemester
• Master Informatik 2012, Wahlpflicht, Vertiefungsblock Stochastik, 2. Fachsemester
• Bachelor Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften 2010, Pflicht, Mathematik, 4. Fachsemester

Lehrveranstaltungen:

• MA2600-Ü: Biostatistik 2 (Übung, 1 SWS)
• MA2600-V: Biostatistik 2 (Vorlesung, 2 SWS)

Workload:

• 45 Stunden Präsenzstudium
• 25 Stunden Programmieren
• 15 Stunden Prüfungsvorbereitung
• 35 Stunden Selbststudium

Lehrinhalte:

• Kenntnis der Modellvoraussetzungen und der mathematischen Begründungszusammenhänge für das lineare Modell
• Kenntnis möglicher Fehlerquellen bei der Modellierung
• Fähigkeit zur selbständigen Analyse einer Studie unter Verwendung des linearen Modells
• Fähigkeit zur adäquaten Interpretation der Studienergebnisse
• Kompetenz in der Parameterinterpretation und der Regressionsdiagnostik
• Kenntnis der Modellvoraussetzungen und der mathematischen Begründungszusammenhänge für das verallgemeinerte lineare Modell
• Fähigkeit zur selbständigen Analyse einer einfachen Studie mit einer binären Zielvariablen
• Fähigkeit zur adäquaten Interpretation der Studienergebnisse einer Studie mit einer binären Zielvariablen

Qualifikationsziele/Kompetenzen:

• Die Studierenden können die Annahmen des linearen Modells aufzählen und deren Bedeutung erklären.
• Die Studierenden können typische Anwendungssituationen für das klassische lineare Modell beschreiben.
• Die Studierenden können die Unterschiede zwischen dem linearen Modell und dem logistischen Regresssionsmodell auflisten.
• Die Studierenden können mögliche Fehlerquellen bei der Modellierung im linearen Modell beschreiben.
• Die Studierenden können die Schätzer (Punkt- und Intervallschätzer, Residuen) im linearen Modell händisch berechnen.
• Die Studierenden können die Grafiken zur Regressionsdiagnostik im linearen Modell beurteilen.
• Die Studierenden können Studienergebnisse, in denen ein lineares, ein logistisches oder ein Cox-Regressionsmodell angewendet wurde, interpretieren.
• Die Studierenden können Kaplan-Meier-Kurven erstellen und interpretieren.
• Die Studierenden können Datentransformationen durchführen.

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:

• Klausur

Voraussetzung für:

• Multivariate Statistik (MA4944)
• Interdisziplinäres Seminar (MA3300)

Setzt voraus:

• Biostatistik 1 (MA1600-KP04, MA1600, MA1600-MML)

Modulverantwortliche:

• Prof. Dr. rer. biol. hum. Inke König

Lehrende:

• Institut für Medizinische Biometrie und Statistik
• Prof. Dr. rer. biol. hum. Inke König
• Dr. rer. hum. biol. Markus Scheinhardt

Literatur:

• Ludwig Fahrmeir, Thomas Kneib, Stefan Lang : Regression: Modelle, Methoden und Anwendungen ISBN-13 9783540339328
• Dobson, Annette J & Barnett, Adrian : An Introduction to Generalized Linear Models, 3rd ed. Chapman & Hall/CRC: Boca Raton (FL), 2008

Sprache:

• Wird nur auf Deutsch angeboten

Bemerkungen:

Letzte Änderungen:

21.01.2020