Basiswiskunde en Statistiek in de BMW

Basic Mathematics and Stastistics in BMS

Studiewijzer 2023/2024

Studiemateriaal

Literatuur

• The Analysis of Biological Data (3rd edition, 2020). Whitlock, M & Schluter, D. Publisher: Freeman, W.H. & Company. ISBN: 9781319325343

Syllabus

• De Wiskunde syllabus bevindt zich op SOWISO

Practicummateriaal

• Laptop

Software

• R, R-studio, Zoom en MS teams.

Leerdoelen

• ruwe empirische data ordenen en zo organiseren dat de data op de juiste wijze weer kan worden gegeven in tabellen en figuren.
• vaststellen aan de hand van empirisch verkregen data welke statistische methoden het meest geschikt is om de data te analyseren en deze analyse vervolgens uitvoeren.
• experimenten zorgvuldig ontwerpen en beargumenteren waarom een bepaald experimenteel ontwerp geschikt is om de onderzoeksvraag te beantwoorden en aangeven hoe de verkregen data verwerkt en geanalyseerd zullen worden.
• data bewerkingen, statistische bewerkingen en grafische representaties van de data uitvoeren in R en Excel.
• Uitleggen wat statische begrippen als populaties en steekproeven, toetsingsgrootheden, kansverdelingen en beschrijvende statistieken zijn.
• discrete en voorwaardelijke kansrekeningsvraagstukken oplossen.
• basale statistische methoden zoals een binomiaaltoets en een chi-kwadraat toets, empirisch verkregen data.
• bovengenoemde technieken uitvoeren in R.
• basiswiskunde kennis en vaardigheden toepassen om elementaire vraagstukken wiskundig te modelleren, te simuleren en te analyseren.
• wiskundige voorstellingen hanteren om problemen in herkenbare contexten en in situaties zoals die later in de studie aan de orde komen te beschrijven en te analyseren.
• zich fundamentele begrippen en technieken eigen te maken en hanteren uit het gebied dat ook wel bekend staat onder naam Dynamische Systemen of meer specifiek als Systeembiologie.
• wiskundeteksten op basisniveau lezen en de betekenis van de meeste formules in de literatuur begrijpen.
• wiskundige berekeningen en antwoorden op vragen correct formuleren en op te schrijven.
• differentiëren en afgeleide functies opstellen en deze technieken toepassen voor extrema en stabiliteitsonderzoek van oplossingen van differentiaalvergelijkingen.
• nulde- en eerste-orde differentiaalvergelijkingen opstellen om continue dynamische processen te beschrijven, zoals processen van groei, reactiekinetiek en farmacokinetiek.
• onderzoek naar stabiliteit en asymptotiek bij autonome eerste-orde differentiaalvergelijkingen uitvoeren.
• basistechnieken in de bestudering van dynamische systemen in twee veranderlijken toepassen.
• dynamische systemen in de context van regulatie van genexpressie opstellen en analyseren.

Onderwijsvormen

• Hoorcollege
• Laptopcollege
• Zelfstudie

Verdeling leeractiviteiten

Aanwezigheid

Aanwezigheidseisen opleiding (OER-B):

• Deelname aan alle practica, computerpractica en werkcolleges in het curriculum is verplicht.
  

Aanvullende eisen voor dit vak:

Aanwezigheid bij de werkcolleges is verplicht.

• Afwezigheid dient gemeld te worden via:  statistiek.wiskunde.bmw@gmail.com óf Canvas

Toetsing

Becijfering van het vak bestaat uit twee deeltoetsen, één voor statistiek en één voor wiskunde.

• Statistiek (2 EC)
• Wiskunde (2 EC)

Wanneer zowel de statistiek als de wiskunde deeltoets met een voldoende is afgesloten wordt het eindcijfer voor het vak berekend als het gemiddelde cijfer voor deze twee deeltoetsen. Wanneer een deeltoets niet met een voldoende is afgesloten dan kan de student deze deeltoets tijdens het hertentamenmoment herkansen. Deeltoetscijfers blijven ook het volgende collegejaar nog geldig. U kunt deeltoetsen dus onafhankelijk van elkaar herkansen tot u voor beide deeltoetsen een voldoende heeft behaald en er een eindcijfer voor het vak kan worden toegekend.

Huisregels wat betreft de verplichte wekelijkse digitale toetsen statistiek
De wekelijkse digitale toetsen moeten afgerond worden met een minimale score. Deze minimale resultaatscore voor de weektoetsen is 70% en hier zijn oneindig mogelijkheden voor, maar moet behaald zijn vóór de tentamenperiode.
Het vak is alleen afgerond wanneer elk van de wekelijkse digitale toetsen, zonder uitzondering, met de vereiste minimale resultaatscore gemaakt is. Als er niet voldaan is aan de eisen voor deze digitale toetsen wordt na het tentamen een mogelijkheid geboden tot geslaagde afronding. Als dan nog niet aan de succesvolle afronding van de digitale toetsen voldaan is wordt er geen eindcijfer geregistreerd. Hiervan kan door de vakcoördinator om gegronde redenen (bijvoorbeeld ziekte van student) worden afgeweken. Indien men een voldoende hoge score op tentamen behaalt, wordt dus nog de mogelijkheid gegeven om binnen een redelijke termijn alsnog aan de eisen voor digitale toetsen te voldoen. Het is dus ten allen tijde toegestaan en het heeft ook altijd zin om aan het tentamen deel te nemen

Inzage toetsing

Nadat een deeltoets is nagekeken zal de toets digitaal ter inzage worden aangeboden. Het moment waarop de student het tentamen kan inzien zal via een CANVAS announcement worden bekendgemaakt. 

Fraude en plagiaat

Dit vak hanteert de algemene 'Fraude- en plagiaatregeling' van de UvA. Hier wordt nauwkeurig op gecontroleerd. Bij verdenking van fraude of plagiaat wordt de examencommissie van de opleiding ingeschakeld. Zie de Fraude- en plagiaatregeling van de UvA: http://student.uva.nl

Rooster

Het rooster van dit vak is in te zien op DataNose.

Contactinformatie

Coördinator

• Tomas Meijer

• mail: t.t.meijer@uva.nl

Docenten

• dr. A.J.P. Heck
• dr. ir. M. van Wijk
• T.T. Meijer
• M.F.L. Schut

Werkcollege-docenten

• Josje Romeijn
• Ralph Schreuder
• Mara De Souza
• Chloë Roep