Biostatistik - Interaktive Studienpläne der TU Ilmenau

- Mathematik
- Medizinische Grundlagen
- Signale und Systeme 1
- Grundlagen der Biosignalverarbeitung

• Fachkompetenz: Die Studierenden verfügen über grundlegende Kenntnisse über die Wahrscheinlichkeitsrechnung und der Maße der deskriptiven Statistik. Sie kennen die Eigenschaften und Einsatzgrenzen von Größen der analytischen Statistik sowie der statistischen Test.
• Methodenkompetenz: Die Studierenden sind in der Lage, für die Analyse von spezifischen biologischen und medizinischen Daten geeignete Methoden der Beschreibung sowie der Analyse auszuwählen, ihre Wirksamkeit zu bewerten und die Ergebnisse kritisch zu interpretieren und zu kommentieren.
• Sozialkompetenz: Die Studierenden können vor allem nach Übungen und teilweise nach den Praktika in Gruppen die einzelnen methodischen und experimentellen Ansätze diskutieren und bewerten, die vor allem in der Biostatistik nicht exakt definiert sind. In der Diskussion können sie abwägen, welche Methode oder welches statistisches Maß für die spezielle Fragestellung am besten geeignet ist und können dieses mit anschließender Interpretation anwenden. Sie sind dabei in der Lage, Diskussionen konstruktiv zu führen und die Beiträge anderer studierender wertzuschätzen.

- Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie
- Deskriptive Biostatistik: Lagemaße, Streumaße, Formmaße
- Verteilungen: Parameter, Quantile, Eigenschaften
- Bivariate Beschreibung: 2D-Plot, Korrelation, Regression
- Schätzverfahren: Erwartungstreue, Konsistenz, Effizienz
- Momente, Maximum-Likelihood, Kleinste Quadrate
- Konfidenzintervalle
- Statistische Tests: Hypothesen, Verteilungen, statistische Fehler
- Anwendungen von Tests: Parametrische und Rangsummentests, Stichproben
- Grundlagen der Versuchsplanung

Folien mit Beamer, Tafel, Computersimulationen

1. Weiß, Ch.: Basiswissen Medizinische Statistik, Springer, 1999
2. Husar, P.: Biosignalverarbeitung, Springer, 2010;            2.Auflage Elektrische Biosignale in der Medizintechnik, Springer, 2020.
3. Fassl, H.: Einführung in die Medizinische Statistik, Johann Ambrosius Barth Verlag, 1999
4. Sachs, L.: Angewandte Statistik, Springer, 2002

Prof. Dr.-Ing. habil. Peter Husar