Stud.IP Uni Oldenburg
Universität Oldenburg
02.03.2021 08:33:47
mat849 - Statistische Algorithmen (Vollständige Modulbeschreibung)
Originalfassung Englisch PDF Download
Modulbezeichnung Statistische Algorithmen
Modulcode mat849
Kreditpunkte 6.0 KP
Workload 180 h
Fachbereich/Institut Institut für Mathematik
Verwendet in Studiengängen
  • Master Mathematik (Master) > Mastermodule
  • Master Umweltmodellierung (Master) > Mastermodule
Ansprechpartner/-in
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
- Stärkung des mathematischen Urteilsvermögens und des akademischen Selbstvertrauens durch breite, als auch vertiefte Kenntnis der Reinen und Angewandten Mathematik
- Erwerb direkt berufsbezogener inhaltlicher und prozessorientierter Kompetenzen

- Die Studierenden lernen wichtige Algorithmen und deren Implementation in Standard-Software kennen und können diese anwenden.

- Querverbindungen: mat840, mat705, mat730, mat843
Modulinhalte
als Obermenge zu verstehen; Akzentuierung durch Dozent möglich:
– Prinzipien zur Zufallszahlenerzeugung
– Monte-Carlo Techniken: antithetische/Kontrollvariate, Rejection Sampling, Multilevel
– Projection Pursuite
– MCMC, Gibbs Sampling
– Simulated Annealing
– verschiedene Varianten des Bootstrap / subsampling
– Regressionsbäume / CART
– MARS
– Ensemble Methoden: Bagging, Boosting
Literaturempfehlungen
Dietterich, T.G.: Ensemble methods in machine learning. Multiple classifier systems.
Efron, B, Tibshirani, R.J.: An introduction to the bootstrap.
Hall, P.: The bootstrap and Edgeworth expansion.
Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J.: The elements of statistical learning.
Ripley, B.D.: Stochastic Simulation.
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, Statistik II
Lehrveranstaltungsform Kommentar SWS Angebotsrhythmus Workload Präsenzzeit
Vorlesung 3.00 -- 42 h
Übung 1.00 -- 14 h
Präsenzzeit Modul insgesamt 56 h
Prüfung Prüfungszeiten Prüfungsform
Gesamtmodul
nach Ende der Vorlesungszeit
Klausur oder mündliche Prüfung oder Fachpraktische Übung (KMÜ)