Modulbezeichnung | Elemente Explorativer Datenanalyse, Robuster Statistik und Diagnostik |
Modulkürzel | mat847 |
Kreditpunkte | 6.0 KP |
Workload | 180 h |
Einrichtungsverzeichnis | Institut für Mathematik |
Verwendbarkeit des Moduls |
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Zuständige Personen |
Christiansen, Marcus (Modulverantwortung)
May, Angelika (Modulverantwortung)
Ruckdeschel, Peter (Modulverantwortung)
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Teilnahmevoraussetzungen | |
Kompetenzziele | - Systematische Vertiefung und Erweiterung der im Bachelorstudium erlangten Kenntnisse und Fähigkeiten zur Mathematik - Kennenlernen vertiefter Anwendungen der Mathematik, auch exemplarisch mit Projektcharakter - Beherrschen wichtiger Verfahren und Algorithmen - Fähigkeit zur Anwendung durch Implementierung konkreter Probleme und durch Beherrschung der gängigen Software - Beherrschen der Analyse und Komplexität von Algorithmen - Erwerb direkt berufsbezogener inhaltlicher und prozessorientierter Kompetenzen - Die Studierenden lernen die zentralen Konzepte, Argumente und Verfahren der explorativen Datenanalyse und der robusten Statistik kennen und können diese in R anwenden. - Querverbindungen: mat315, mat330, mat350, mat525, mat530 |
Modulinhalte | als Obermenge zu verstehen; Akzentuierung durch Dozent möglich: – Konzepte der graphischen Datenanalyse – Konzepte der interaktiven Datenanalyse – Begriffe, Werkzeuge und Schlussweisen der robusten Statistik – Umgebungen, Influenzkurve, Maxbiaskurve, Gross Error Sensitivity – Bruchpunkt, Minimax-Ansätze, Robuste Optimalität – Beispiele robuster Verfahren für Lokation, Skala, Kovarianzen, Regression – auf robusten Verfahren basierende Diagnostik |
Literaturempfehlungen | Hampel, F.M., Ronchetti, E.M., Rousseeuw, P.J., Stahel, W.A.: Robust Statistics: the approach based on influence functions, Wiley. Huber, P.J.: Robust Statistics, Wiley. Rieder, H.: Robust Asymptotic Statistics, Springer. Rousseeuw, P.J., Leroy A.M.: Robust regression and outlier detection, Wiley. Tukey, J.W.: Exploratory Data Analysis 6. |
Links | |
Unterrichtsprachen | Deutsch, Englisch |
Dauer in Semestern | 1 Semester |
Angebotsrhythmus Modul | unregelmäßig |
Aufnahmekapazität Modul | unbegrenzt |
Hinweise | Studienschwerpunkt: C |
Modullevel / module level | MM (Mastermodul / Master module) |
Modulart / typ of module | Wahlpflicht / Elective |
Lehr-/Lernform / Teaching/Learning method | |
Vorkenntnisse / Previous knowledge | Stochastik I, Statistik I |
Lehrveranstaltungsform | Kommentar | SWS | Angebotsrhythmus | Workload Präsenz |
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Vorlesung | 3 | -- | 42 | |
Übung | 1 | -- | 14 | |
Präsenzzeit Modul insgesamt | 56 h |
Prüfung | Prüfungszeiten | Prüfungsform |
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Gesamtmodul | nach Ende der Vorlesungszeit |
Klausur oder mündliche Prüfung oder Fachpraktische Übung (KMÜ) |