Stud.IP Uni Oldenburg
Universität Oldenburg
07.12.2021 19:58:54
mat847 - Elemente Explorativer Datenanalyse, Robuster Statistik und Diagnostik (Vollständige Modulbeschreibung)
Originalfassung Englisch PDF Download
Modulbezeichnung Elemente Explorativer Datenanalyse, Robuster Statistik und Diagnostik
Modulkürzel mat847
Kreditpunkte 6.0 KP
Workload 180 h
Einrichtungsverzeichnis Institut für Mathematik
Verwendbarkeit des Moduls
  • Master Mathematik (Master) > Mastermodule
  • Master Umweltmodellierung (Master) > Mastermodule
Zuständige Personen
Christiansen, Marcus (Modulverantwortung)
May, Angelika (Modulverantwortung)
Ruckdeschel, Peter (Modulverantwortung)
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
Vorlesung
3 -- 42
Übung
1 -- 14
Präsenzzeit Modul insgesamt 56 h
Prüfung Prüfungszeiten Prüfungsform
Gesamtmodul
nach Ende der Vorlesungszeit
Klausur oder mündliche Prüfung oder Fachpraktische Übung (KMÜ)