Hauptinhalt
Statistik
(engl. Statistics)
Niveaustufe, Verpflichtungsgrad | Aufbaumodul, Wahlpflichtmodul |
Lehr- und Lernformen, Arbeitsaufwand |
Vorlesung (4 SWS), Übung (2 SWS), 270 Stunden (90 Std. Präsenzzeit, 180 Std. Selbststudium) |
Leistungspunkte, Voraussetzungen zum Erwerb |
9 LP Studienleistung(en): Erreichen von mindestens 50 Prozent der Punkte aus den wöchentlich zu bearbeitenden Übungsaufgaben. Prüfungsleistung: Klausur oder mündliche Prüfung (Einzelprüfung) |
Sprache, Benotung |
Deutsch/Englisch,Die Benotung erfolgt mit 0 bis 15 Punkten gemäß der Prüfungsordnung für den Studiengang B.Sc. Wirtschaftsmathematik. |
Dauer des Moduls, Häufigkeit |
Ein Semester, Regelmäßig im Wechsel mit anderen Aufbaumodulen |
Modulverantwortliche(r) | Prof. Dr. Hajo Holzmann |
Inhalt
- Grundlagen der Statistik: Statistische Modelle, Schätzen, Testen, Konfidenzintervalle
- die multivariate Normalverteilung
- Statistik im linearen Modell
- Exponentialfamilien und verallgemeinerte lineare Modelle
- Unverzerrtes Schätzen und die Cramer - Rao Schranke
- Bayes Schätzer, Shrinkage Schätzer und Thresholding
- Grundlagen der Klassifikation
- Elemente der hochdimensionalen Statistik
Qualifikationsziele
Die Studierenden
- kennen wichtige statistische Verfahren und können diese mathematisch analysieren,
- können die Verfahren auf Datensätze mit Hilfe der Statistik Software R anwenden,
- haben ihr Verständnis für Datenanalyse und Statistik weiterentwickelt,
- haben in den Übungen ihre mündliche Kommunikationsfähigkeit durch Einüben der freien Rede vor einem Publikum und bei der Diskussion verbessert.
Voraussetzungen
Keine. Empfohlen werden die Kompetenzen, die in den Modulen Elementare Stochastik und Praktikum zur Stochastik vermittelt werden.
Verwendbarkeit
Importmodul aus dem B.Sc. Wirtschaftsmathematik.
Es kann im FB12 verwendet werden im Studiengang bzw. in den Studiengängen
- B.Sc. Data Science
- B.Sc. Mathematik
- B.Sc. Wirtschaftsmathematik
- M.Sc. Data Science
- M.Sc. Informatik
- M.Sc. Mathematik
- M.Sc. Wirtschaftsmathematik
- LAaG Mathematik
Im Studiengang B.Sc. Data Science kann das Modul im Studienbereich Freie Wahlpflichtmodule absolviert werden.
Das Modul ist der Mathematik zugeordnet. Weitere Informationen zur Wählbarkeit sind der Bereichsbeschreibung zu entnehmen.
Literatur
- Trabs, M., Jirak, M., Krenz, K., Reiß, M., "Statistik und maschinelles Lernen", Springer 2020
- Richter, S. "Statistisches und
- maschinelles Lernen. Gängige Verfahren im Überblick", Springer, 2019
- Wasserman, L. "All of Statistics", Springer, 2003
Bitte beachten Sie:
Diese Seite beschreibt ein Modul gemäß dem im Wintersemester 2023/24 aktuellsten gültigen Modulhandbuch. Die meisten für ein Modul gültigen Regeln werden nicht durch die Prüfungsordnung festgelegt, und können daher von Semester zu Semester aktualisiert werden. Folgende Versionen liegen im Online-Modulhandbuch vor:
- WiSe 2016/17
- SoSe 2018
- WiSe 2018/19
- WiSe 2019/20
- WiSe 2020/21
- SoSe 2021
- WiSe 2021/22
- WiSe 2022/23
- WiSe 2023/24
Das Modulhandbuch enthält alle Module, unabhängig vom aktuellen Veranstaltungsangebot, vergleichen Sie dazu bitte das aktuelle Vorlesungsverzeichnis in Marvin.
Die Angaben im Online-Modulhandbuch wurden automatisch erstellt. Rechtsverbindlich sind die Angaben der Prüfungsordnung. Wenn Ihnen Unstimmigkeiten oder Fehler auffallen, sind wir für Hinweise dankbar.