Statistik I: Einführung in die Angewandte Statistik

- Exemplarisches Kennenlernen weiterer mathematischer Gebiete und damit Erweiterung des eigenen mathematischen Wissens
- Kennenlernen von Anwendungen
- Fähigkeit vorhandene Software zu verstehen, einzubinden und anzuwenden
- Vertiefung, auch exemplarisch, der in den Aufbaubereichen erworbenen Kenntnisse
- Erwerb direkt berufsbezogener inhaltlicher und prozessorientierter Kompetenzen

- Erweiterung des mathematischen Wissens aus Stochastik und Statistik
- Vertiefung der im Grundlagenbereich erworbenen Kenntnisse zur Analysis und Linearen Algebra
- Kennenlernen von Anwendungen der Statistik, auch mit umfangreichen Datenbeispielen
- Vertiefung der erworbenen Kenntnisse in Statistik und (stochastischer) Modellierung
- Vertrautheit mit grundlegenden statistischen Fertigkeiten wie Schätzen und Testen
- Erwerb von Methoden zur professionellen Arbeit mit Daten unter Annahme einer Verteilungsfunktion

Konstruktion von Schätzfunktionen, Erwartungstreue, Effizienz, Suffizienz, Exponentialfamilien, Maximum-Likelihood Schätzung und asymptotische Eigenschaften, Konstruktion von Tests und Konfidenzintervallen, numerische Verfahren der Likelihood-Inferenz, Bayes-Inferenz, numerische Methoden der Bayes-Inferenz

Leonhard Held (2008). Methoden der Statistischen Inferenz: Likelihood und Bayes. Spektrum Verlag.
Helmut Pruscha (2000). Vorlesungen über Mathematische Statistik. Teubner Verlag.
Ludwig Fahrmeir, Iris Pigeot, Rita Künstler & Gerhard Tutz (2007). Statistik: Der Weg zur Datenanalyse. Springer Verlag.
Bernhard Rüger (1999). Test- und Schätztheorie I: Grundlagen. Oldenbourg.
Bernhard Rüger (2002). Test- und Schätztheorie II: Statistische Tests. Oldenbourg.
Karsten Schmidt, Götz Trenkler (2006). Einführung in die moderne Matrix-Algebra. Springer Verlag.
Uwe Ligges (2008). Programmieren mit R. Springer Verlag.

nach Ende der Vorlesungszeit

KL