BASIC Microcomputing and Biostatistics

1. Einführung in den Computer. - Arbeitsspeicher des Computers. -Datenverarbeitung. -Steuerung. - Arten von Computern. - Stapelverarbeitung und Time-Sharing. - Wann Sie den Computer nicht verwenden sollten. -Probleme. - 2. Experimentelle Fehler und Durchschnittswerte verstehen. - Signifikante Zahlen. - Fehlerquellen. - Fehler beim Abschneiden. - Ausbreitung von Fehlern. - Satz von Euler und Variationen. - Geometrische Interpretation des Satzes von Euler. - Maße der zentralen Tendenz. - Die Mittel der Mittel. -Probleme. - 3. Verständnis der experimentellen Datenstreuung. - Die durchschnittliche Abweichung. - Die mittlere Abweichung unabhängig vom Vorzeichen. - Populationsparameter und Stichprobenstatistiken. - Die Standardabweichung. - Relative Standardabweichung. - Gruppierte Daten und Häufigkeitsverteilungen. - Kumulative Häufigkeitsverteilungen. - Anwendung: Dosis-Wirkungs-Kurve. - Häufigkeitsgruppierung und bildliche Darstellung kontinuierlicher Daten. - Quartile und Perzentile. - Schiefe und Kurtosis. -Probleme. - 4. Wahrscheinlichkeit verstehen. - Gleichzeitige und gleichermaßen akzeptable Wahrscheinlichkeiten. - Anwendung: Vererbung. - Das Urnenproblem: Abhängige Wahrscheinlichkeiten. - Bedingte Wahrscheinlichkeiten. - Satz von Bayes. - Anwendung des Bayes-Theorems: Diagnose. -Permutationen. -Kombinationen. - Der Binomialkoeffizient. -Probleme. - 5. Ermittlung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen. - Baumdiagramme. - Anwendung: Vererbung. - Modale und mittlere Werte. - Die Binomialverteilung. - Wirkung von p auf die Binomialverteilung. - Mittlere Vorkommen für Datengruppen von N. - Anwendung: Evaluierung einer neuen Behandlung. -Probleme. - 6. Verwendung der Poisson-Verteilung. - Anwendung: Zerfall von radioaktiven Kernen. - Mittlere Varianz und Standardabweichung für die Poisson-Verteilung. -Computergrafik. -Probleme. - 7. Unter Verwendung der Normalverteilung. - Relative Flächen durch Computergrafik. - Normalisierung der Gaußschen Verteilung. - Die mittlere Varianz und Standardabweichung der Gaußschen Verteilung. - Die Standard-Normalabweichung z. - Computerintegration. - Tabellarische Flächen unter der normalen Kurve. - Die gebräuchlichsten Bereiche und Grenzwerte auf z. - Ein- und zweiseitige Tests. -Probleme. - 8. Wahrscheinlichkeiten bestimmen: Wie man den Chi-Quadrat-Test und den t-Test des Schülers anwendet. - Chi-Quadrat-Erkennung einer voreingenommenen Münze. - Freiheitsgrade. - Der zentrale Grenzwertsatz. - Situationen, in denen der Mittelwert der Grundgesamtheit bekannt ist, aber nicht seine Standardabweichung. - Bestimmung von Konfidenzgrenzen, wenn keine Populationsparameter bekannt sind. - Grenzen des Konfidenzes. - Der Unterschied zwischen den Mittelwerten. -Probleme. - 9. Lineare Funktionen finden: Das Prinzip der kleinsten Quadrate. - Lineare Funktionen. - Behandlung der kleinsten Quadrate von linearen Funktionen, die durch den Ursprung verlaufen. - Der Korrelationskoeffizient. -Anträge. - Kleinste Quadrate mit zwei Minimierungsparametern. - Simultane Gleichungen. - Lösung simultaner Gleichungen nach der Cramerschen Regel. - Die Determinante der Koeffizienten. - Cramers Regel. - Lösung der Normalgleichungen für die lineare Kurvenanpassung nach der Cramerschen Regel. -Probleme. - 10. Anpassen von nichtlinearen Kurven. - Boyles Gesetz. - Exponentieller Verfall. - Reaktionskinetik zweiter Ordnung. - Enzymkatalysierte Reaktionen. - Unbegrenztes Bevölkerungswachstum. - Begrenztes Bevölkerungswachstum. - Nahezu lineare Funktionen. -Probleme. - 11. Gleichzeitiges Lösen von Gleichungen. - Simultane Gleichungen in Matrixform. - Matrix-Algebra. - Simultane Gleichungen durch Matrixinversion. - Gleichzeitige Analyse. -Multiple Regression. - Behandlung der Kleinen Quadrate der multiplen Regression. -Probleme. - Antworten auf Probleme. Sprache: Englisch