Stochastik I

Veranstalter

Dozent
Prof. Dr. Volker Schmidt

Übungsleiter
Matthias Neumann


Zeit und Ort

Vorlesung
Montag, 10-12 Uhr in H3
Donnerstag, 10-12 Uhr in H3

Übung
Dienstag 16-18 Uhr in H15


Umfang

4 Stunden Vorlesung und 2 Stunden Übung


Voraussetzungen

Analysis I und II, Lineare Algebra I und II, Elementare WR und Statistik


Zielgruppe

Bachelor Mathematik, Wirtschaftsmathematik und Mathematische Biometrie, Lehramt Mathematik


Inhalt

Die Vorlesung gibt eine Einführung in die mathematischen Methoden der Statistik. Schwerpunkte der Vorlesung sind

  • Grundideen der statistischen Datenanalyse
  • Deskriptive Statistik
  • Schätzung von Parametern
  • Konfidenzintervalle 
  • Tests statistischer Hypothesen
  • Einfache lineare Regression

Vorlesungsskript

Das Vorlesungsskript zur Veranstaltung Stochastik I von Prof. Schmidt wird hier als PDF zum Download angeboten.

Hier kann eine Einführung in die Programmiersprache R heruntergeladen werden. R wird benötigt um einige Übungsaufgaben zu bearbeiten.


Übungsblätter

Um Übungspunkte zu erhalten ist eine Anmeldung für die Veranstaltung im SLC nötig.

Blatt1  marathon2012.txt

Blatt2

Blatt3

Blatt4  data_invg.txt

Blatt5

Blatt6

Blatt7

Blatt8

Blatt9

Blatt10 Loesungsskizze

Blatt11 Bleiakkus.txt

Blatt12

Blatt13 (Bonusblatt)

Aufgaben zur Wiederholungsstunde: Teil1, Teil2

Lösungen zu Programmieraufgaben:

Blatt1: Aufgabe4, Aufgabe5

Blatt3: Aufgabe3

Blatt4: Aufgabe2

Blatt7: Aufgabe4

Blatt11: Aufgabe3

Blatt12: Aufgabe1

Blatt13: Aufgabe2


Klausur

Die erste Klausur findet am 05.08.2016 (14.15-16.15 Uhr) statt, die zweite Klausur am 10.10.2016 (9.15 -11.15 Uhr).

Voraussetzung zur Teilnahme an beiden Klausuren ist das Erreichen von 50% der Übungspunkte.

Bitte bis 4 Tage vor der Klausur im Hochschulportal zur Klausur anmelden (nur mit bestandener Vorleistung möglich).

 


Software-Downloads

Zum Lösen einiger Übungsaufgaben ist die Programmiersprache R nötig. Diese kann unter folgendem Link kostenlos heruntergeladen werden:

Download R für Windows, Linux und Mac

Zusätzlich empfiehlt es sich die übersichtlichere Benutzeroberfläche RStudio herunterzuladen. Vor der Installation muss jedoch zwingend die Programmiersprache R installiert werden. RStudio ist unter folgendem Link kostenlos verfügbar:

Download RStudio für Windows, Linux und Mac


Weitere Informationen

Diese Vorlesung bildet eine wichtige Grundlage für weiterführende Stochastik-Vorlesungen, die an unserer Fakultät angeboten werden, insbesondere für die Vorlesungen Stochastik II und III, aber auch für weiterführende Wahlpflicht-Veranstaltungen unseres Instituts wie Räumliche Statistik, Zufallsfelder, Monte-Carlo Simulation, Risiko- und Extremwerttheorie. Darüber hinaus spielen die in dieser Vorlesung behandelten Inhalte eine grundlegende Rolle in der Versicherungs- und Finanzmathematik, sowie den quantitativ orientierten Wirtschaftswissenschaften.


Literatur

  • Bickel, P., Doksum, K.
    Mathematical Statistics: Basic Ideas and Selected Topics
    2nd ed., Vol. l
    Prentice Hall, London, 2001,
  • Burkschat, M., Cramer, E., Kamps, U.
    Beschreibende Statistik, Grundlegende Methoden
    Springer, 2004
  • Casella, G., Berger, R.L.
    Statistical Inference
    2nd ed.
    Duxbury, Pacific Grove (CA), 2002
  • Fahrmeir, L., Künstler, R., Pigeot, I., Tutz, G.
    Statistik. Der Weg zur Datenanalyse
    3. Aufl.
    Springer, 2001
  • Hartung, J., Elpert, B., Klösener, K.-H.
    Statistik
    9. Aufl.
    R. Oldenbourg Verlag München, 1993
  • Koch, K.-R.
    Parameter Estimation and Hypothesis Testing in Linear Models
    Springer, 1999
  • Krengel, U.
    Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik
    6. Aufl.
    Vieweg, Braunschweig, 2002,
  • Lehn, J., Wegmann, H.
    Einführung in die Statistik
    3. Aufl.
    Teubner, Stuttgart, 2000
  • Pruscha, H.
    Vorlesungen über Mathematische Statistik
    Teubner, Stuttgart, 2000
  • Pruscha, H.
    Angewandte Methoden der Mathematischen Statistik
    Teubner, Stuttgart 1996
  • Spiegel, M R., Stephens, L. J.
    Statistik
    3. Aufl.
    McGraw-Hill, 1999
  • Wasserman, L.
    All of Statistics. A Concise Course in Statistical Inference
    Springer, 2004
  • Maindonald, J., Braun, J.
    Data Analysis and Graphics Using R
    Cambridge University Presss, 2003

Kontakt

Dozent

  • Prof. Dr. Volker Schmidt
  • Sprechzeiten nach Vereinbarung
  • Telefon: +49 (0)731/50-23532
  • Homepage

Übungsleiter

  • Matthias Neumann
  • Sprechzeiten nach Vereinbarung
  • Telefon: +49 (0)731/50-23617
  • Homepage

Aktuelles

Die 2. Klausur ist korrigiert. Die Ergebnisse sind im SLC eingetragen. Der Notenschlüssel ist wie folgt:


1.0 = 50 - 47,5
1.3 = 47 - 45
1.7 = 44,5 - 42,5
2.0 = 42 - 40
2.3 = 39.5 - 37.5
2.7 = 37 - 35
3.0 = 34.5 - 32.5
3.3 = 32 - 30
3.7 = 29.5 - 27.5
4.0 = 27 - 25

 

Die Klausureinsicht zur 2. Klausur wird am Freitag, den 21.10., von 16 bis 17 Uhr im Raum E60 in der Helmholtzstraße 18 stattfinden.