mat315 Statistik II - Mathematische Grundlage der Angewandten Statistik (Complete module description)

mat315 Statistik II - Mathematische Grundlage der Angewandten Statistik (Complete module description)

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Module title Statistik II - Mathematische Grundlage der Angewandten Statistik
Module code mat315
Credit points 6.0 KP
Responsible institute Institut für Mathematik
Responsible persons
Module responsibility:
Peter Ruckdeschel, Marcus Christiansen, Angelika May
Prerequisites

Statistik I: Einführung in die Angewandte Statistik

Language of instruction German
Learning outcomes/competencies
  • 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


                            
mathematikspezifische Aspekte von Digitalisierung

  • Fragen digitaler Darstellung von mathematischen Begriffen ("symbolisches Rechnen" mit statistischen Modellen) und Verfahren, z.B. LASSO-Verfahren in der Regression
  • mathematiknahe Programmierung in R
  • Strategien für ein explizites Mitführen/Kontrollieren von Fehlern/Unsicherheit
  • Fragen der Codierung (Umgang mit kategoriellen Prädiktoren und Interaktionseffekten)
  • stochastische Simulation
Module contents

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

Recommended reading

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.

Required assesment
Method of assesment

1 Klausur (max. 3 Std.) oder 1 mündliche Prüfung (max. 30 Min.) oder Fachpraktische Übung

Exam dates

nach Ende der Vorlesungszeit

Duration (semesters) 1 Semester
Module frequency jährlich
Workload
Total workload Contact hours
180 h

siehe unten

Course type
Type SWS Module frequency Contact hours
Lecture 3 SoSe 42 h
Exercises 1 SoSe 14 h
Applicability of the module
  • Fach-Bachelor Mathematik > Vertiefungsmodule