Funktionale Datenanalyse

Vorlesung Funktionale Datenanalyse

Dozent Prof. Dr. Ulrich Stadtmüller
Übungsleiterin Marta Zampiceni

Vorlesungstyp 2 Stunden Vorlesung, 1 Stunde Übungen
(2+1 SWS; 4 ECTS Punkte)

Ort und ZeitVorlesung:
  • He18, 1.20, Freitag 08h-10h
Übungen:
  • He18, 2.20, Montag 13h (c.t.) - 14h
Inhalt Bei der funktionalen Datenanalyse werden meist diskrete Beobachtungen von (zufälligen) stetigen Kurven, oder Oberflächen erhoben und sollen einer statistischen Analyse zugeführt werden.
Ein erstes Ziel ist dann, diese Daten passend darzustellen, um die weitere Analyse zu vereinfachen. Dabei möchte man Strukturen, Variationen etc. erkennen.
Ferner werden klassische lineare Modelle mit funktionalen Daten betrachtet. Dabei kommen verschiedene nichtparametrische Verfahren zur Kurvenschätzung zum Einsatz.

Vorkenntnisse: WR und Stochastik I (oder vergleichbare Vorlesungen)

Informationen Wer bei den Übungen mindestens 50% der möglichen Punkte erreicht, verbessert sein Klausurergebnis um 0,3 (aber nur, wenn die Klausur auch ohne Zusatzpunkte bestanden wurde).
Material:
Übungsblätter
R-Skripte zu den Blättern
Literatur
  • J.O. Ramsay & B.W. Silverman, Functional Data Analysis, Springer 2005, 2nd Ed.
  • J.O. Ramsay & B.W. Silverman, Applied Functional Data Analysis, Springer 2002
  • Graves, S.& Hooker, G. & Ramsay, J.O., Functional DataAnalysis with R and MATLAB*, Springer 2009
  • F. Ferraty & P. Vieu, Nonparametric Functional Data Analysis*, Springer 2006
  • Simonoff, J.S., Smoothing Methods in Statistics, Springer 1996
Alle angegebenen Bücher bis auf * befinden sich im Semesterapparat von Prof. Stadtmüller.

Kontakt

Dozent
Prof. Dr. Ulrich Stadtmüller
Sprechzeiten: Mo. 14h - 16h
Telefon: +49 (0)731/ 50-23512
Ulrich Stadtmüller

Übungsleiterin
Marta Zampiceni
Sprechzeiten: Nach Vereinbarung
Telefon: +49 (0)731/ 50-23513
Opens window for sending emailMarta Zampiceni

Aktuelles

  • Falls noch nicht geschehen, bitte im Opens external link in new windowSLC zur Vorlesung anmelden.