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Seminar: Genetik - SS2014, Modellwahl - SS2014

 

Dies ist die gemeinsame Homepage der Seminare Genetik und Modellwahl im Sommersemester 2014.

 

Die Vorträge sind insgesamt in drei Blöcke eingeteilt. Das Seminar Genetik ist dabei in die Blöcke Publikationsbias und Genetik eingeteilt.

 

Der Block Publikationsbias (Mo, 14-16) muss von allen Teilnehmern beider Seminar gehört werden, danach wird das Seminar in die Teile Genetik (Seminar Genetik, Mo 14-16) und Modellwahl (Seminar Modellwahl, Mo 16-18) aufgeteilt.

 

Bitte Änderungen der letzten Termine beachten!

 

 

Übersicht

Termin des Seminars:

Montag, 14.15 - 16:00 Uhr in Raum M/E 21

Montag, 16.15 - 18.00 Uhr in Raum M/E 21

Erster Termin und Vorbesprechung für alle Teilnehmer: Montag, 07.04.2014, 14.15 Uhr

 

Vorträge

Mo, 07.04.2014Jörg RahnenführerÜbersicht
Publikationsbias
Mo, 14.04.2014Karin Schork
Alexandra Höller
Why Most Published Research Findings Are False
Mo, 28.04.2014Julie Kossek
Marlon Wiegmann
Early extreme contradictory estimates may appear in published research
Mo, 05.05.2014

Marc Schmieder

 

Why Selective Publication of Statistically Significant Results Can Be Effective
Ann-Kathrin FrenzSimpson Paradoxon
Mo, 12.05.2014Colin Leidgebel,
Carsten Tegethoff
t-tests, non-parametric tests, and large studies—a paradox of statistical practice?
Modellwahl
Mo, 02.06.2014
16.15
Timur Tug
Julian Riehl
AIC und BIC

Mo, 16.06.2014
16.15

Birte Lüttringhaus,
Katharina Brune

Kreuzvalidierung

Mo, 07.07.2014
16.15
Marco Giese
Christina Becker-Emden
Geschachtelte Kreuzvalidierung
Mo, 14.07.2014
16.15
Sarah KühnastModel selection for psychometric mixture models
Genetik
Mo, 02.06.2014
14.15
Silvia SelinskiEinführung Genetik - Haplotypen
Mo, 16.06.2014
14.15
Laura Marquis
Berit Geis
Haplotypen
Mo, 30.06.2014
16.15
Christina Cyris
Anika Rottmann
Differential expression analysis for sequence count data
Mo, 07.07.2014
14.15
Jessica Abramowski
Katharina Wichert
Differential expression in RNA-seq: A matter of depth
Mo, 14.07.2014
14.15
Laura HoltmannAnalyse von RNA-seq Daten mit R und Bioconductor