• No results found

1. Omschrijving van opleidingsonderdelen.

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "1. Omschrijving van opleidingsonderdelen."

Copied!
1
0
0

Bezig met laden.... (Bekijk nu de volledige tekst)

Hele tekst

(1)

1. Omschrijving van opleidingsonderdelen.

a. Tabel voor opleidingsonderdelen onder eigen verantwoordelijkheid.

Te preciseren elementen Opmerkingen

A. Identificatie informatie

3aA1 Naam opleidingsonderdeel Applied multivariate statistical analysis Vertaling naam

opleidingsonderdeel 3aA2 Nummer

opleidingsonderdeel Centraal in te vullen

B. Onderwijsverantwoordelijken 3aB1 Betrokken ZAP-ers 3aB2 Coördinator

C. Plaats binnen het curriculum 3aC1 In welke groepen (binnen

de eigen opleiding)? Algemeen pakket – Module statistiek 3aC2 Aantal studiepunten 5

3aC3 Onderwijstaal Engels

3aC4 Verantwoording onderwijstaal

Internationale recrutering 3aC5 Moment van

programmering (1

e

of 2

e

semester)

2

de

semester

3aC6 Verantwoording jaarvak

3aC7 Jaar van programmering  Bachelor 1  Bachelor 2  Bachelor 3

X Master 1  Master 2  Master 3  Master 4 3aC8 Frequentie van

programmering  semesterieel X Jaarlijks  Tweejaarlijks  Driejaarlijks D. Samenstelling van het opleidingsonderdeel

3aD1 Typering X Inleidend

X Verdiepend

 Gespecialiseerd

(2)

3aD2 Doelstellingen van het

opleidingsonderdeel Present the concepts and methods of multivariate analysis, emphasizing the applications and attempting to make the mathematics as palatable as possible.

The student is expected to:

o Apply linear algebra in variance, covariance and correlation structures and understand geometrical equivalents of basic multivariate reasoning

o Understand properties and applications of the Multivariate Normal distribution o Carry out inference about multivariate means

o Understand and apply basic ordination, discrimination and classification methodologies:

Principal Components Analysis, Factor Analysis, Discriminant Analysis and Cluster Analysis o Be able to apply these methods on real datasets

o Make use of existing software packages to solve problems in Multivariate Analysis

Vertaling indien gewenst 3aD3 Begintermen Thorough knowledge of the basic concepts of statistics and their applications

Vertaling indien gewenst 3aD4 Beginvoorwaarden Applied statistical methods for bioinformatics (4 stp)

Linear algebra (6 stp) Calculus (5 stp)

Exercises in Applied Mathematics and Statistics (3 stp) 3aD5 Inhoud van het

opleidingsonderdeel Introduction: overview of different Multivariate Analysis methods

The Multivariate Normal distribution, sample geometry and random sampling.

The core of the course consists of two major parts:

1. Ordination methods or the analysis of covariance structures

 Principal Components Analysis, simple Correspondence Analysis

 Factor Analysis

 Canonical Correlation Analysis

2. Classification methods or the analysis of grouping structures

 Cluster Analysis

 Discriminant analysis, including Tree Based Models.

Vertaling indien gewenst

(3)

3aD6 Alle onderwijsleeractiviteiten Ex cathedra, with emphasis on applications

3aD7 Alle evaluatieactiviteiten Excercises on analysis of multivariate data. Oral examination.

3aD8 De aard van het

studiemateriaal (meerdere antwoorden mogelijk) X Handboek

 Artikels en literatuur

 Cursustekst

X Transparanten en Powerpoint

 Handleiding X Voorbeeldmateriaal

 Multimedia

 Toledo E. Leen organisatorische elementen

3aE1 Welke POCs lenen het

opleidingsonderdeel?

Referenties

GERELATEERDE DOCUMENTEN

opleidingsonderdeel  Students can apply concepts from linear algebra, calculus and applied statistical methods to computational exercises using the statistical environment R and

Vertaling indien gewenst 3aD3 Begintermen Basic computer skills (file management, Windows, word-processing, spreadsheet).. Vertaling

 Students are familiar with a diverse set of typical application areas of database systems.. Vertaling

Techniques to study molecular interactions - Surface plasmon resonance, calorimetry - Fluorescence and fluorescence based techniques - Molecular Arrays. - Molecular genetics

opleidingsonderdeel Deze cursus beoogt de studenten vertrouwd te maken met het interdisciplinaire onderzoeksdomein dat in het scheidingsgebied van biologie en

o Understand and be able to apply simple- and multiple regression, as well as analysis of variance models as examples of the General Linear Model approach.. o Develop optimal

studentengroepen in discussiefora: studenten met IT-achtergrond informeren studenten met biologische achtergrond, en vice-versa, teneinde de natuur en complexiteit van de voor

opleidingsonderdeel The first objective of the course is that students acquire a coherent understanding of the main probabilistic models, optimization criteria, and