Klausur

Einführung und Motivation grundlegender statistischer Methoden anhand von praktischen Beispielen aus den Neurowissenschaften, der Wahrnehmungsforschung und der Bildverarbeitung. Der Schwerpunkt liegt auf der praktischen Anwendung aller Methoden und deren Implementation in der Programmiersprache Python. Behandelt werden diskrete und kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilungen, deskriptive Statistik (z.B. Lage-, Streuungs- und Zusammenhangsmaße, Korrelationen), induktive Statistik (z.B. Tests, Regression) sowie explorative Statistik. Wahrscheinlichkeitsverteilungen werden theoretisch eingeführt und praktisch angewendet. Eine Kurzeinführung in die Programmiersprache Python und die Verwendung von Notebooks erleichtert die Anwendung von Statistik-Paketen.

Die Studierenden kennen grundlegende statistische Methoden, können diese korrrekt anwenden und in Software implementieren. Die Studierenden sind in der Lage, Versuche selbst zu planen und auszuwerten und dabei typische Fehler zu vermeiden. Sie können der Literatur dargestellte Ergebnisse kritisch hinterfragen.

Fahrmeir, Künstler, Pigeot, Tutz: Statistik; Springer-Verlag. /
Stahel: Statistische Datenanalyse; Vieweg & Sohn. /
Zusatzliteratur wird in der Vorlesung bekannt gegeben.