Stochastik I

Veranstalter

Dozent
Prof. Dr. Evgeny Spodarev

Übungsleiter
Artur Bille & Viet Hoang


Zeit und Ort

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

Großtutorium (freiwillig)
Montag, 16-18 Uhr in H3

Votier-Tutorium (Pflicht)
Dienstag, 14-16 Uhr oder 16-18 Uhr


Umfang

4 Stunden Vorlesung und 2 Stunden Votier-Tutorium


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. Spodarev 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 an den Votier-Tutorien teilnehmen und Übungspunkte erhalten zu können, ist eine Anmeldung für die Veranstaltung im Moodle nötig.

 


Klausur

Voraussetzung zur Teilnahme an beiden Klausuren ist das Bestehen der Vorleistung, welche sich aus folgenden Punkten zusammensetzt

  • mindestens 70% der Übungspunkte votieren
  • Vorrechnen in den Votier-Tutorien (genaue Anzahl wird je nach Teilnehmerzahl an der Vorlesung noch festgelegt.)

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. Evgeny Spodarev

Sprechzeiten: Nach Vereinbarung.

Homepage

Übungsleiter

Artur Bille & Viet Hoang

Raum: HeHo18, 1.46

Sprechzeiten: Nach Vereinbarung.

Telefon: +49 731 50-23526

Aktuelles

Das erste Großtutorium findet am Dienstag, 23.04.19 von 16-18 Uhr im H14 statt. Wir werden Organisatorisches klären und Stoff für das erste Übungsblatt behandeln.
Die erste Vorlesung findet am Donnerstag, 25.04.19 von 10-12 Uhr im H3 statt.