Statistical Inference for Dynamical Systems

Worum geht's

In diesem Modul lernst du, wie man biologische Reaktionsnetzwerke mit gewöhnlichen Differentialgleichungen modelliert und wie aus experimentellen Daten Parameter dieser Modelle zuverlässig geschätzt werden. Du erwirbst Methoden zur Parameterschätzung (frequentistisch und bayesianisch) sowie Techniken zur Analyse der Unsicherheit und Praktikabilität von Parametern und setzt diese in MATLAB um.

Was du danach kannst

• Biochemische Reaktionsnetzwerke mit ODEs modellieren
• Parameterschätzprobleme für ODE-Modelle in MATLAB lösen
• Unsicherheiten von Parameterschätzungen in MATLAB analysieren
• Parameterabschätzverfahren kritisch bewerten

Aus was das Modul besteht

• VorlesungVermittlung der Theorie zu Modellbildung, Schätzverfahren, Identifizierbarkeit, Bayesscher Statistik und Eigenschaften von Schätzern
• Übung/PraktikumBegleitende Praxissitzungen mit Übungsaufgaben und Lösungen zur Vertiefung und Anwendung (inkl. MATLAB-Implementierungen)

Lehrmethode

• Vortrag mit DemonstrationsbeispielenVorstellung der Inhalte und Beispiele zur Einführung
• DiskussionInteraktion mit Studierenden zur Vertiefung und Reflexion
• Übungsblätter mit LösungenSelbstständiges Einüben und Überprüfen des Verständnisses
• Praktische MATLAB-UmsetzungenHands-on-Erfahrung mit Modellierung, Schätzung und Unsicherheitsanalyse