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Abstract
Vertiefung von Statistikmethoden. Nach dem detailierten Fundament aus Statistik I liegt nun der Fokus auf konzeptueller Breite und konkreter Problemlösungsfähigkeit mit der Statistiksoftware R.
Objective
Nach diesem Kurs können Sie mit der Statistiksoftware R Daten einlesen, auf vielfältige Art verarbeiten und Grafiken für Berichte oder Vorträge exportieren. Sie verstehen die Konzepte von Methoden wie Lineare Regression (mit Faktoren, Interaktion, Modellwahl), ANOVA (1-weg, 2-weg), Chi-Quadrat-Test, Fisher-Test, GLMs, Mixed Models, Clustering, PCA und können diese mit der Statistiksoftware R in der Praxis umsetzen. Zudem kennen Sie die Grundprinzipien von gutem experimentellem Design und können bestehende Studien kritisch hinterfragen.
General Information
- Language
- German
- Levels
- BSC
- Frequency
- Yearly recurring
Examination
- Type
- session examination
- Mode
- written 180 minutes
- Aids
- Eine Zusammenfassung auf 5 Blättern (maximal DIN-A 4; beliebig beschrieben).
- Digital
- The exam takes place on devices provided by ETH Zurich.
Course Components
| Type | Title | Time & Place | Hours |
|---|---|---|---|
| lecture |
Statistik II (für Biologie/Biochem. - Chem. Biol./HST/Lebensmittelwiss.+Ernährung/Pharmazeut. Wiss.)
Vorlesung im HG F 1 mit Videoübertragung ins HG F 3.
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No time listed | 2 h weekly |
| exercise |
Statistik II (für Biologie/Biochem. - Chem. Biol./HST/Lebensmittelwiss.+Ernährung/Pharmazeut. Wiss.)
Do 8-9 oder Do 9-10 für Studiengang Pharmazeutische Wissenschaften.
Do 10-11 oder Do 11-12 für Studiengang Biologie.
[Do 11-12 auch als Ausweichtermin für diverse Studiengänge.]
Do 12-13 oder Do 13-14 für Studiengang Gesundheitswissenschaften und Technologie (HST).
Fr 11-12 für Studiengang Lebensmittelwissenschaften und Ernährung.
Fr 13-14 für Studiengang Biochemie – Chemische Biologie.
[Fr 9-10 und Fr 14-15 sind keine Übungsgruppen vorgesehen.]
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No time listed | 1 h weekly |