mat865 - Advanced Topics in Statistics

mat865 - Advanced Topics in Statistics

Department of Mathematics 6 KP
Module components Semester courses Sommersemester 2019 Examination
Lecture
  • No access 5.01.865a - Vorlesung Statistisches Lernen Show lecturers
    • Prof. Dr. Peter Ruckdeschel
    • Kornelius Rohmeyer

    Monday: 10:00 - 12:00, weekly (from 01/04/19)
    Tuesday: 08:00 - 10:00, fortnightly (from 02/04/19)
    Dates on Friday, 03.05.2019 12:00 - 14:00, Friday, 10.05.2019 12:30 - 14:00
    Nähere Informationen zur Veranstaltung Inhalte: - Prädiktionsverfahren: lineare Regression, GLM, regularisierte Regression: enet, LASSO, SVM Regression - Klassifikationsverfahren: LDA/QDA, Support Vector Classification, CART - Resampling Verfahren / Ensemble Methoden: Bagging, Boosting, Random Forests - Ausblick: Ranking, Online Learning Vorkenntnisse: Grundkenntnisse in Statistik, z.B. im Rahmen Statistik 1. Literatur: - Friedman, J., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2001). The elements of statistical learning. Springer. - James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). An introduction to statistical learning. Springer. - Bühlmann, P., & Van De Geer, S. (2011). Statistics for high-dimensional data: methods, theory and applications. Springer.
Exercises
Hinweise zum Modul
Reference text
Studienschwerpunkt: C
Prüfungszeiten
nach Ende der Vorlesungszeit
Module examination
KL
Skills to be acquired in this module
  • Systematische Vertiefung und Erweiterung der im Bachelorstudium erlangten Kenntnisse und Fähigkeiten zur Mathematik
  • Vernetzung des eigenen mathematischen Wissens durch Herstellung auch inhaltlich komplexer Bezüge zwischen den verschiedenen Bereichen der Mathematik
  • Kennenlernen vertiefter Anwendungen der Mathematik, auch exemplarisch mit Projektcharakter
  • Erwerb direkt berufsbezogener inhaltlicher und prozessorientierter Kompetenzen
  • In dieser Vorlesung wird ein aktuelles, fortgeschrittenes Themengebiet der Angewandten Statistik behandelt. Die Studierenden erwerben damit über den üblichen Kanon statistischer Verfahren hinausgehendes Spezialwissen sowie die Fähigkeit, sich solches Wissen anzueignen und in praktischen Analysen einzusetzen.

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