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Fortgeschrittene Methoden in Statistik

Sommersemester 2023 - LV-Nr. 150 330

Vorlesung: Termin: 7.8. - 15.8.2023 (außer Samstag und Sonntag)
Zeit: voraussichtlich jeweils 8:15 - 10:45 Uhr (3*45 Minuten/Tag mit Pause) stattfinden. Der Kurs findet voraussichtlich online in Zoom als live-Veranstaltung statt. Details dazu erhalten Sie zu einem späteren Zeitpunkt.

Beschreibung

Inhalt
Tag 1: Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie
Tag 2: Konfidenzintervalle und Einführung in statistisches Testen
Tag 3: Parametrische Tests
Tag 4: Nichtparametrische Tests und kontingenztafelbasierte Tests
Tag 5: Das lineare Modell, ANOVA und qqplots
Tag 6: Multivariate Statistik und Extremwertstatistik
Tag 7: Computerbasierte Statistik: insbesondere Bootstrap, Versuchsplanung
Hinweise:
• In dem Kurs werden grundlegende Methoden, wie sie in Basisvorlesungen behandelt werden, kompakt wiederholt, vertieft und in einen Gesamtzusammenhang gestellt. Darauf aufbauend werden weiterführende Verfahren aus diesen Bereichen diskutiert und an konkreten Datenbeispielen die Umsetzung und Interpretation mit Hilfe der in der angewandten Statistik weit verbreiteten Standard-Statistiksoftware R besprochen.
• Kapitel wie das allgemeine lineare Modell, multivariate Statistik oder Versuchsplanung, die über in einem Standardkurs hinausgehen werden ebenfalls besprochen und eingeführt.
• Ebenfalls werden einige weitere aktuelle Verfahren behandelt werden, die massiveren Computereinsatz erfordern, dazu gehören bspw. die in der Praxis eine immer wichtigere Rolle spielenden Resampling Methoden und Anwendungen des statistischen Lernens.
• Bei Interesse an der Teilnahme schicken Sie bitte eine Email zur unverbindlichen Anmeldung an lehreservice-angewandte-statistik@rub.de. Benutzen Sie dafür Ihre Ruhr-Universitäts-Emailadresse. Die Anzahl der Teilnehmer ist voraussichtlich auf 15 beschränkt. Bitte melden Sie sich daher auch wieder ab, falls Sie doch nicht teilnehmen wollen/können, damit andere den Platz nutzen können.

Voraussetzungen

Der Kurs wendet sich insbesondere an Studierende, insbesondere Promotion, und Postdoktoranden aus den Bereichen Mathematik, Natur- und Ingenieurwissenschaften sowie Psychologie.