Hauptinhalt

Statistik und statistische Lernverfahren
(engl. Statistics and Statistical Learning)

Niveaustufe, Verpflichtungsgrad Vertiefungsmodul, 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: Mündliche Prüfung (Einzelprüfung) oder Klausur
Sprache,
Benotung		 Englisch,
Die Benotung erfolgt mit 0 bis 15 Punkten gemäß der Prüfungsordnung für den Studiengang M.Sc. Wirtschaftsmathematik.
Dauer des Moduls,
Häufigkeit		 Ein Semester,
i.d.R. jedes Sommersemester
Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Hajo Holzmann

Inhalt

  • Grundlagen der Statistik: Statistische Modelle, Schätzen, Testen, Konfidenzintervalle
  • Statistik im linearen Modell, die multivariate Normalverteilung
  • Exponentialfamilien und verallgemeinerte lineare Modelle
  • Grundlagen des überwachten Lernens: Klassifikation und Regression
  • Elemente des nicht-überwachten Lernens: Clusteranalyse und Hauptkomponentenanalyse
  • Unverzerrtes Schätzen und die Cramer - Rao Schranke

Qualifikationsziele

Die Studierenden

  • können wichtige Verfahren der Statistik und des statistischen Lernens erläutern und können diese mathematisch analysieren,
  • können die Verfahren auf Datensätze mit Hilfe der Statistik Software R anwenden,
  • verstehen Datenanalyse und Statistik.

Voraussetzungen

Keine. Empfohlen werden die Kompetenzen, die in den Modulen Elementare Stochastik und Praktikum zur Stochastik vermittelt werden.


Verwendbarkeit

Importmodul aus dem M.Sc. Wirtschaftsmathematik.

Es kann im FB12 verwendet werden im Studiengang bzw. in den Studiengängen

  • B.Sc. Mathematik
  • B.Sc. Wirtschaftsmathematik
  • M.Sc. Data Science
  • M.Sc. Informatik
  • M.Sc. Mathematik
  • M.Sc. Wirtschaftsmathematik

Im Studiengang B.Sc. Wirtschaftsmathematik kann das Modul im Studienbereich Freie Wahlpflichtmodule absolviert werden.


Literatur

  • Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. (2011). The Elements of Statistical Learning. Springer.



Bitte beachten Sie:

Diese Seite beschreibt ein Modul gemäß dem im Wintersemester 2025/26 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 (kein Äquivalent)
  • SoSe 2018 (kein Äquivalent)
  • WiSe 2018/19 (kein Äquivalent)
  • WiSe 2019/20 (kein Äquivalent)
  • WiSe 2020/21 (kein Äquivalent)
  • SoSe 2021 (kein Äquivalent)
  • WiSe 2021/22 (kein Äquivalent)
  • WiSe 2022/23 (kein Äquivalent)
  • WiSe 2023/24 (kein Äquivalent)
  • WiSe 2025/26

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.