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Wissenschaftliche Direktorin: Prof. Dr. Herta Flor
Tel.: 0621 1703-6302, E-Mail

Sekretariat: Angelika Bauder
Tel.: 0621 1703-6302, E-Mail

Institut für Neuropsychologie und Psychologie


Abteilung Klinische Psychologie

Leitung: Prof. Dr. Peter Kirsch
Tel.: 0621 1703-6501, -6511, E-Mail

Sekretariat: Ellen Schmucker
Tel.: 0621 1703-6502, E-Mail

Abteilung Klinische Psychologie


Lehrende / Instructors:

Wissenschaftlicher Direktor: Prof. Dr. Rainer Spanagel
Tel.: 0621 1703-6251, E-Mail

Sekretariat: Christine Roggenkamp
Tel.: 0621 1703-6252, E-Mail

Institut für Psychopharmakologie


Lehrende:


Veranstaltungshinweise:

Aktuelle Informationen zum Seminar für Psychopharmakologie finden Sie auf der Seite Veranstaltungen. / For up-to-date information about the Psychopharmacology Seminar, please visit the Events page.

Kommissarische Leitung: Prof. Dr. Stefan Wellek
Tel.: 0621 1703-6001, E-Mail

Sekretariat: Mireille Lukas
Tel.: 0621 1703-6002, E-Mail

Abteilung Biostatistik


Lehrende:

Leitung: Prof. Dr. Dusan Bartsch
Tel.: 0621 1703-6202, E-Mail

Abteilung Molekularbiologie


Lehrende:


Biochemisches Labor

Leitung: apl. Prof. Dr. Patrick Schloss
Tel.: 0621 1703-2901, E-Mail

Biochemisches Labor


Lehrende

Leitung: apl. Prof. Dr. Harald Dreßing
Tel.: 0621 1703-2941, E-Mail

Sekretariat: Martina Herbig
Tel.: 0621 1703-2381, E-Mail

Forensische Psychiatrie


Lehrende:

apl. Prof. Dr. Harald Dreßing - LSF / Uni Mannheim

Professor für Theoretische Neurowissenschaften
Abteilungsleiter: Prof. Dr. Daniel Durstewitz
Tel.: 0621 1703-2361, E-Mail

Sekretariat: Christine Roggenkamp, M.A.
Tel.: 0621 1703-6252, E-Mail

Abteilung Theoretische Neurowissenschaften


Lehrende:


Veranstaltungen im Sommersemester 2019:

Aktuelle Informationen zum Seminar finden Sie hier:

Computational Statistics and Data Analysis (MVComp2)

Wednesdays from 17/4 - 24/7 (= 14 sessions)
Lecture (2 hrs): Wed 11.00ct-13.00
Exercises (2 hrs): Wed 14.00ct-16.00
Location: INF 227/SR 1.403+1.404

This lecture introduces students to basic methods and techniques in computational statistics and data analysis, as widely applicable to empirical problems in the natural sciences. It also provides an overview over relevant concepts and theorems in probability theory and mathematical statistics. The lecture is accompanied by computational exercises in Python or Matlab. It will enable students to analyze small and large data sets and interpret the results from a solid, theoretically grounded statistical perspective, to devise statistical models of experimental situations, to infer the parameters of these models from empirical observations, and to test hypotheses about them.



Zentralinstitut für Seelische Gesundheit (ZI) - https://www.zi-mannheim.de