Einführung für Studienanfänger Master Survey-Statistik

Dozent/in:

Thorsten Schnapp

Angaben:

Übung/Blockseminar

Termine:

Einzeltermin am 17.4.2019, 10:00 - 15:00, RZ/01.02
Einzeltermin am 18.4.2019, 10:00 - 18:00, RZ/01.02

Inhalt:

Im Einführungskurs des Master Survey-Statistik erhalten neue Studierende des Studiengangs eine Wiederholung über grundlegende Kenntnisse der Matrizenrechnung (bis hin zur Inversen und Eigenwerten), der Differenzial- und der Integralrechnung. Zudem werden auch die Maximum-Likelihood-Methode aufgefrischt und ein knapper Einblick über die Statistiksoftware R vermittelt.

S: Advanced Data Analysis With R

Dozent/in:

Thorsten Schnapp

Angaben:

Seminar, 2 SWS, ECTS: 4, Modulstudium

Termine:

Fr, 14:00 - 16:00, WE5/04.014
Einzeltermin am 24.5.2019, Einzeltermin am 14.6.2019, 12:00 - 14:00, WE5/01.004

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Zu Beginn des Seminares wird festgelegt, in welcher Sprache Deutsch oder Englisch unterrichtet wird.

Inhalt:

Im Mittelpunkt dieser Veranstaltung steht die Vermittlung und Anwendung fortgeschrittener Methoden der Datenanalyse mit der Statistiksoftware R. Basierend auf der theoretischen Explikation grundlegender Techniken stehen die Visualisierung von (hochdimensionalen) Daten, linearen Regressionstrukturen und ihre Verallgemeinerung sowie weitere Data-Mining-Methoden im Zentrum.

Mit diesem Fokus sind daher bereits vorhandene grundlegende Statistik- sowie R-Kenntnisse wünschenswert.

V: Methoden der Statistik II

Dozent/in:

Thorsten Schnapp

Angaben:

Vorlesung, 3 SWS, ECTS: 6, Gaststudierendenverzeichnis, Studium Generale, Modulstudium, Frühstudium, Beginn: 23. April 2019

Termine:

Di, 14:00 - 18:00, F21/01.57

Inhalt:

Aufbauend auf den Basiskenntnissen der deskriptiven Statistik erfolgt die Vermittlung eines Grundverständnisses von Regeln und Gesetzmäßigkeiten der Wahrscheinlichkeitsrechnung sowie von Methoden der induktiven Statistik. Während der Schwerpunkt der Vorlesung auf der theoretischen Herleitung liegt, steht die selbstständige Durchführung, Diskussion der Anwendbarkeit der Methoden und sinnvolle Interpretation der Ergebnisse im Mittelpunkt der begleitenden Übung.

Inhaltsübersicht 1. Angewandte Wahrscheinlichkeitsrechnung 2. Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung 3. Diskrete Zufallsvariablen und ihre Verteilungen 4. Parametrische Verteilungsfamilien für diskrete Zufallsvariablen 5. Stetige Zufallsvariablen und ihre Verteilungen 6. Parametrische Verteilungsfamilien für stetige Zufallsvariablen 7. Zweidimensionale Zufallsvariablen und ihre Verteilungen 8. Induktive Statistik 9. Stichproben und Stichprobenfunktionen 10. Parameterschätzung 11. Konfidenzintervalle 12. Hypothesentests 13. Nichtparametrische Tests 14. Lineares Regressionsmodell