Statistik I
Sommersemester 2017 - LV-Nr. 150 242
Dozent | Raum | Zeit |
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Dr. A. Bücher | Dienstags, 08.00 - 10.00 Uhr | NA 02/99 |
Dr. A. Bücher | Donnerstags, 08.00 - 10.00 Uhr | NA 2/99 |
Gruppe | Raum | Zeit |
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Gruppe 1 | Mittwochs, 08.00 - 10.00 Uhr | NA 3/24 |
Gruppe 2 | Mittwochs, 16.00 - 18.00 Uhr | NA 3/24 |
Voraussetzungen
An die Hörer werden (mindestens) Kenntnisse im Umfang der Vorlesung "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und mathematische Statistik" vorausgesetzt. Sehr hilfreich sind auch Grundkenntnisse in Maßtheorie.
Kommentar
In dieser Vorlesung soll die mathematische Theorie statistischer Verfahren besprochen werden. Ziel der Vorlesung ist es, in einem konkreten Problem aus verschiedenen statistischen Verfahren ein "optimales" zu bestimmen.
Einige Themenschwerpunkte sind Grundbegriffe der Entscheidungstheorie (Risiko, Verlust, Bayes- und Minimax-Risiken, Zulässigkeit), Testtheorie, evtl. auch Sequentialverfahren, optimale Tests in Exponentialfamilien, Suffizienz, Invarianz, Minimax-, Bayes-Schätzungen und nichtparametrische Verfahren.
Es wird eine intensive Mitarbeit in der Vorlesung und in den begleitenden Übungen erwartet. Auf Wunsch der Teilnehmer an der Veranstaltung kann die Vorlesung auch auf andere Termine verschoben werden.
Literatur
- J.O. Berger, Statistical Decision Theory, Springer, New York
- E.L. Lehmann, Testing Statistical Hypotheses, Wiley, New York
- E.L. Lehmann, Theory of Point Estimation, Wiley, New York