Veranstalter

Dozent
Prof. Dr. Evgeny Spodarev

Übungsleiter
Philipp Rieder

Zeit und Ort

Vorlesung:
t.b.a

Übung:
t.b.a

Umfang

2 Stunden Vorlesung + 1 Stunde Übung + 1 Stunde Tutorium

Skript

Das Skript findet sich hier: Teil I, Teil II.

Übungsblätter

Zur Teilnahme an den Übungen ist eine Anmeldung im Moodle erforderlich. Dort werden die Übungsblätter hochgeladen. Der Link zum Moodlekurs wird demnächst hier erscheinen.

Voraussetzungen

Höhere Mathematik

Zielgruppe

Studenten von nicht-mathematischen Studiengängen

Inhalt

• elementare Kombinatorik, Urnenmodelle
• Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie, Zufallsvariablen, Verteilungen
• elementare Statistik, Erwartungswert, Varianz, Kovarianz
• Grenzwertsätze, Gesetze der grossen Zahlen
• Simulation, Monte-Carlo-Methoden
• Schätzer: Punktschätzung, Intervallschätzung
• Tests: Standard-Tests, Verteilungs-Tests, Nichtparametrische Tests
• Lineare Regressionsmodelle

Weitere Informationen

Alle Studenten werden gebeten, sich über Moodle für die Vorlesung anzumelden.

Literatur

Der Semesterapparat ist unter folgendem Link zu finden: Semesterapparat

• H. Dehling, B. Haupt. Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Springer, Berlin, 2003.
• H. Bauer. Wahrscheinlichkeitstheorie. de Gruyter, Berlin, 1991.
• A. A. Borovkov. Wahrscheinlichkeitstheorie: eine Einführung. Birkhäuser, Basel, 1976.
• Burkschat, M. ; Cramer, E. ; Kamps, U.: Beschreibende Statistik, Grundlegende Methoden. Berlin : Springer, 2004
• Casella, G. ; Berger, R. L.: Statistical Inference. Duxbury : Pacific Grove (CA), 2002
• Cramer, E. ; Cramer, K. ; Kamps, U. ; Zuckschwerdt: Beschreibende Statistik, Interaktive Grafiken. Berlin : Springer, 2004
• Cramer, E. ; Kamps, U.: Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik. Berlin : Springer, 2007
• Dalgaard, P.: Introductory Statistics with R. Berlin : Springer, 2002
• Fahrmeir, L. ; K, R.  Regression. Modelle, Methoden und Anwendungen. Berlin : Springer, 2007
• Georgii, H. O.: Stochastik: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Berlin : de Gruyter, 2002
• B. V. Gnedenko. Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie. Akademie, Berlin, 1991
• C. Hesse. Angewandte Wahrscheinlichkeitstheorie. Vieweg, Braunschweig, 2003.
• Irle, A.: Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik, Grundlagen - Resultate - Anwendungen. Teubner, 2001
• Krause, A. ; Olson, M.: The Basics of S-PLUS. Berlin : Springer, 2002. – Third Ed.
• U. Krengel. Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie. Vieweg, Braunschweig, 2002.
• L. Sachs. Angewandte Statistik. Springer, 2004.