Die Vorlesung richtet sich an Studierende der Biologie, der medizinischen Biologie und von Waterscience.
- Lehrende(r): Fabian Gerle
- Lehrende(r): Anton Klymovskiy
- Lehrende(r): Roland Meizis
Kursbereich: Veranstaltungen der Lehrbeauftragten
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Die Vorlesung richtet sich an Studierende der Biologie, der medizinischen Biologie und von Waterscience.
- Lehrende(r): Anton Klymovskiy
- Lehrende(r): Roland Meizis
- Lehrende(r): Jan Nagel
Kursbereich: Veranstaltungen der Lehrbeauftragten
Die Vorlesung richtet sich an Studierende der Biologie, der medizinischen Biologie und von Waterscience.
- Lehrende(r): Anton Klymovskiy
- Lehrende(r): Luis Enrique Osorio Puentes
Kursbereich: Veranstaltungen der Lehrbeauftragten
Dies ist der Moodle-Kurs für das Statistik-I-Tutorium (Kurs B), in welchem wir die Inhalte aus der Vorlesung, dem Seminar und der Übung vertiefen 
- Lehrende(r): Anna Doebler
Kursbereich: Psychologie
- Lehrende(r): Anna Doebler
Kursbereich: Psychologie
In dieser Veranstaltung wird ein vertiefter Überblick über die wichtigsten statistischen Methoden gegeben, die auf der Basis von Stichprobendaten Hypothesen testen, allgemeingültige Aussagen formulieren oder Vorhersagen ermöglichen.
Die Vorlesung vermittelt die Hintergründe und Zusammenhänge unterschiedlicher Analyseverfahren (ein- und mehrfaktorielle Varianzanalyse mit und ohne Messwiederholung, Regressionsanalyse, Kovarianzanalyse, Mediatoranalyse, Moderatoranalyse, Faktorenanalyse, non-parametrische Verfahren und weiterführende multivariate Verfahren).
In der Übung werden die Inhalte aus der Vorlesung diskutiert und die Anwendung der Verfahren mit der Analysesoftware jamovi eingeübt.
- Lehrende(r): Daniel Bodemer
- Lehrende(r): Sofia Kira Marie Dörfler
- Lehrende(r): Daniel Horn
- Lehrende(r): Gwen Lengersdorf
- Lehrende(r): Oktay Ülker
In dieser Veranstaltung wird ein vertiefter Überblick über die wichtigsten statistischen Methoden gegeben, die auf der Basis von Stichprobendaten Hypothesen testen, allgemeingültige Aussagen formulieren oder Vorhersagen ermöglichen.
Die Vorlesung vermittelt die Hintergründe und Zusammenhänge unterschiedlicher Analyseverfahren (ein- und mehrfaktorielle Varianzanalyse mit und ohne Messwiederholung, Regressionsanalyse, Kovarianzanalyse, Mediatoranalyse, Moderatoranalyse, Faktorenanalyse, non-parametrische Verfahren und weiterführende multivariate Verfahren).
In der Übung werden die Inhalte aus der Vorlesung diskutiert und die Anwendung der Verfahren mit der Analysesoftware jamovi eingeübt.
- Lehrende(r): Daniel Bodemer
- Lehrende(r): Tabea Graszynski
- Lehrende(r): Gwen Lengersdorf
- Lehrende(r): Oktay Ülker
- Lehrende(r): Marie Siobhan Westhues
- Lehrende(r): Kira Wolff
Kursbereich: Informatik und Angewandte Kognitionswissenschaften
In dieser Veranstaltung wird ein vertiefter Überblick über die wichtigsten statistischen Methoden gegeben, die auf der Basis von Stichprobendaten Hypothesen testen, allgemeingültige Aussagen formulieren oder Vorhersagen ermöglichen.
Die Vorlesung vermittelt die Hintergründe und Zusammenhänge unterschiedlicher Analyseverfahren (ein- und mehrfaktorielle Varianzanalyse mit und ohne Messwiederholung, Regressionsanalyse, Kovarianzanalyse, Mediatoranalyse, Moderatoranalyse, Faktorenanalyse, non-parametrische Verfahren und weiterführende multivariate Verfahren).
In der Übung werden die Inhalte aus der Vorlesung diskutiert und die Anwendung der Verfahren mit der Analysesoftware jamovi eingeübt.
- Lehrende(r): Daniel Bodemer
- Lehrende(r): Sofia Kira Marie Dörfler
- Lehrende(r): Daniel Horn
- Lehrende(r): Gwen Lengersdorf
- Lehrende(r): Oktay Ülker
- Lehrende(r): Kira Wolff
Kursbereich: Informatik und Angewandte Kognitionswissenschaften
Stochastic Optimization and Energy Networks - Vorlesung von Prof. R. Schultz
This course is intended to serve both as an introduction to basic modeling strategies in optimization under uncertainty, and a presentation of application to energy networks
- Lehrende(r): Rüdiger Schultz
Kursbereich: Mathematik
"Stochastik für Informatiker"
2 VO + 2 ÜB, 6 Credits
Dozent:
Alexander Lewintan
Übungsbetreuung (2 Gruppen):
Larissa Charitonowa
Alexander Lewintan
Die Veranstaltungen (auch die Übungsgruppen) beginnen in der ersten Vorlesungswoche.
Die Übungsblätter (auch für die erste Woche) werden in der Moodle-Gruppe zum Download bereitstehen.
- Lehrende(r): Alexander Lewintan
Kursbereich: Mathematik