Stochastik III

Veranstalter

Dozent
Prof. Dr. Evgeny Spodarev

Übungsleiter
Wolfgang Karcher


Zeit und Ort

Vorlesung
Montag 10-12 Uhr in H14

Übung
Mittwoch 12-14 Uhr in H14 (zweiwöchig)


Umfang

2 Stunden Vorlesung + 1 Stunde Übung


Voraussetzungen

Elementare WR und Statistik, Stochastik I


Zielgruppe


Pflichtmodul
für:
Bachelor Mathematische Biometrie

Wahlpflichtmodul für:
Bachelor/Master Mathematik, Bachelor/Master Wirtschaftsmathematik, Master Finance


Inhalt

Schwerpunkte der Vorlesung sind:

  • multivariate Normalverteilung
  • lineare und verallgemeinerte lineare Modelle
  • Hauptkomponentenanalyse

 


Vorleistungen

50 % der Übungspunkte. Zur Anrechnung der erzielten Übungspunkte ist eine Anmeldung mit SLC notwendig.


Vorlesungsskript

Hier gibt es das Skript.
Hier gibt es das R-Skript.


Klausur

Die Klausur findet am 22.02.2012 von 10:00-12:00 statt.
Die Nachklausur findet am 31.3.2012 von 10:00-12:00 im H22 statt.
Stichtag für die Vorleistungen: 12.2.2012

Notenschlüssel für die 1. Klausur:

57-51: 1.0
50-48: 1.3
47-45: 1.7
44-42: 2.0
41-39: 2.3
38-36: 2.7
35-33: 3.0
32-30: 3.3
29-27: 3.7
26-25: 4.0
24-00: 5.0

Bei halben Punkten wird aufgerundet.

Notenschlüssel für die 2. Klausur:

47-49: 1.0
45-46: 1.3
42-44: 1.7
40-41: 2.0
37-39: 2.3
35-36: 2.7
32-34: 3.0
30-31: 3.3
27-29: 3.7
25-26: 4.0
00-24: 5.0

Bei halben Punkten wird aufgerundet.


 


Literatur

als PDF

  • Bickel, P., Doksum, K.
    Mathematical Statistics: Basic Ideas and Selected Topics
    2nd ed., Vol. l
    Prentice Hall, London, 2001
  • Borovkov, A.A.
    Mathematical Statistics
    Gordon & Breach, 1998
  • Casella, G., Berger, R.L.
    Statistical Inference
    2nd ed.
    Duxbury, Pacific Grove (CA), 2002
  • Dobson, A.J.
    An Introduction to Generalized Linear Models
    Chapmen & Hall, Boca Raton, 2002
  • Fahrmeir, L., Kneib, T., Lang, S.
    Regression. Modelle, Methoden und Anwendungen
    Springer, 2007
  • Fahrmeir, L., Künstler, R., Pigeot, I., Tutz, G.
    Statistik. Der Weg zur Datenanalyse
    3. Aufl.
    Springer, 2001
  • Georgii, H.-O.
    Stochastik: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik
    de Gruyter, Berlin, 2002
  • Hartung, J., Elpert, B., Klösener, K.-H.
    Statistik
    9. Aufl.
    R. Oldenbourg Verlag München, 1993
  • Heyde, C. C., Seneta, E., Ed.
    Statisticians of the Centuries
    Springer, 2001
  • Irle, A.
    Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik, Grundlagen – Resultate – Anwendungen
    Teubner, 2001
  • 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
  • Lehmann, E. L.
    Elements of Large-Sample Theory
    Springer, New York, 1999
  • Lehmann, E.L., Romano, E.J.
    Testing Statistical Hypotheses
    Springer-Verlag, New York, 2005
  • Maindonald, J., Braun, J.
    Data Analysis and Graphics Using R
    Cambridge University Press, 2003
  • Pruscha, H.
    Vorlesungen über Mathematische Statistik
    Teubner, Stuttgart, 2000
  • Pruscha, H.
    Angewandte Methoden der Mathematischen Statistik
    Teubner, Stuttgart 1996
  • Sachs, L., Hedderich, J.
    Angewandte Statistik, Methodensammlung mit R
    12. Aufl.
    Springer, 2006
  • Spiegel, M R., Stephens, L. J.
    Statistik
    3. Aufl.
    McGraw-Hill, 1999
  • Stahel, W. A.
    Statistische Datenanalyse
    2. Aufl.
    Vieweg, 1999
  • Venables, W., Ripley, D.
    Modern applied statistics with S-PLUS
    3rd ed
    Springer, 1999
  • Wasserman, L.
    All of Statistics. A Concise Course in Statistical Inference
    Springer, 2004

Kontakt

Dozent

Übungsleiter

Aktuelles

  • Die Punkte für die 2. Klausur stehen jetzt im SLC, der Notenschlüssel ist unten auf der Homepage. Für die Klausureinsicht bitte bei Malte Spiess melden.