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Biometry --- Biostatistics

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Mathematics --- Biostatistics

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Dieses vierfarbige Kurzlehrbuch konzentriert sich auf die Mathematik-Curricula der Bachelorstudiengänge Biologie. Neben der Vermittlung des mathematischen Grundwissens stellt es den Bezug zu den zugrunde liegenden biologischen Fragestellungen her. Konkrete Beispiele bzw. wissenswerte Zusatzinformationen zu historischen Personen/Wissenschaftlern werden gegeben. Die Themen des Buches sind „chronologisch" aufeinander aufgebaut. Das einleitende Kapitel beschäftigt sich mit grafischen Darstellungsmöglichkeiten experimentell erhobener Daten. Hier werden bereits erste „stochastische / statistische" Begriffe eingeführt, die in den weiteren Kapiteln im Zusammenhang mit dem Thema Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Zufallsvariablen erneut auftauchen. Die zweite Auflage wurde um zusätzliche Anmerkungen zur Fehlerrechnung ergänzt und durch ein Kapitel zu Differenzengleichungen sowie eine Formelsammlung der wichtigsten Formeln und Rechenvorschriften der in dem Buch behandelten Themen erweitert. Neben seiner Einsatzmöglichkeit als Lehr- und Lernmaterial für Studierende und Dozenten kann das Buch auch als ein Nachschlagewerk verwendet werden, das die behandelte Mathematik mit Namen und Sachthemen aus dem Studium oder dem alltäglichen Leben in Verbindung bringt. Hierdurch soll die bei vielen Studierenden existierende „Denkblockade" beiseite geräumt und klar gemacht werden, dass Mathematik in den Lebenswissenschaften eindeutig  mehr ist, als die bloße Anwendung von statistischen Methoden. Der Autor Dirk Horstmann, geb. 1971 in Köln. 1999 Promotion an der Universität zu Köln, 2000 bis 2002 Forschungsaufenthalte in Minneapolis, Cambridge und Madrid. Seit 2011 außerplanmäßiger Professor am Mathematischen Institut der Universität zu Köln. Forschungsschwerpunkte: Mathematische Biologie, Analysis, Partielle Differentialgleichungen, Variationsrechnung.

Biostatistics. --- Biomathematics. --- Biostatistics. --- Mathematical and Computational Biology.

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Computational modeling has become an essential tool for researchers in the biological sciences. Yet in biological modeling, there is no one technique that is suitable for all problems. Instead, different problems call for different approaches. Furthermore, it can be helpful to analyze the same system using a variety of approaches, to be able to exploit the advantages and drawbacks of each. In practice, it is often unclear which modeling approaches will be most suitable for a particular biological question - a problem that requires researchers to know a reasonable amount about a number of techniques, rather than become experts on a single one. Introduction to Modeling for Biosciences addresses this issue by presenting a broad overview of the most important techniques used to model biological systems. In addition to providing an introduction into the use of a wide range of software tools and modeling environments, this helpful text/reference describes the constraints and difficulties that each modeling technique presents in practice. This enables the researcher to quickly determine which software package would be most useful for their particular problem. Topics and features: Introduces a basic array of techniques to formulate models of biological systems, and to solve them Discusses agent-based models, stochastic modeling techniques, differential equations and Gillespie's stochastic simulation algorithm Intersperses the text with exercises Includes practical introductions to the Maxima computer algebra system, the PRISM model checker, and the Repast Simphony agent modeling environment Contains appendices on Repast batch running, rules of differentiation and integration, Maxima and PRISM notation, and some additional mathematical concepts Supplies source code for many of the example models discussed, at the associated website http://www.cs.kent.ac.uk/imb/ This unique and practical work guides the novice modeler through realistic and concrete modeling projects, highlighting and commenting on the process of abstracting the real system into a model. Students and active researchers in the biosciences will also benefit from the discussions of the high-quality, tried-and-tested modeling tools described in the book, as well as thorough descriptions and examples. David J. Barnes is a lecturer in computer science at the University of Kent, UK, with a strong background in the teaching of programming. Dominique Chu is a lecturer in computer science at the University of Kent, UK. He is an expert in mathematical and computational modeling of biological systems, with years of experience in these subject fields.

Biomathematics. Biometry. Biostatistics

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Biomathematics. Biometry. Biostatistics