Veranstalter

Dozent
Prof. Dr. Evgeny Spodarev

Übungsleiter
Daniel Meschenmoser

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Zeit und Ort

Vorlesung
Montag 10-12 Uhr in H3
Mittwoch 12-14 Uhr in H14

Übung
Donnerstag 8:30-10 Uhr in H14

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Umfang

4 Stunden Vorlesung + 2 Stunden Übung

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Voraussetzungen

Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik I bzw. Stochastik I

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Zielgruppe

Lehramt, Mathematik, Wirtschaftsmathematik, jeweils Diplom und Master

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Inhalt

Die Vorlesung schließt sich an die Vorlesung Statistik I bzw. Stochastik I an.
Schwerpunkte der Vorlesung sind:

• Tests statistischer Hypothesen
• multivariate Normalverteilung
• lineare und verallgemeinerte lineare Modelle

Die Einführung in R als pdf.

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Übungsblätter

• Blatt 1
  
  
• Blatt 2
  
  
• Blatt 3
  Lösung zu Aufgabe 1.
  Zur Beantwortung der zweiten Fragestellung lässt man dieses Skript einfach mehrmals laufen oder man benutzt folgendes Skript.
  
  
• Blatt 4
  Hinweis zu Aufgabe 4: Der Faktorisierungssatz für die charakteristische Funktion von unabhängigen Zufallsvariablen und der Zusammenhang zwischen den Momenten von Zufallsvariablen und der Ableitung der charakteristischen Funktion gelten auch für Zufallsvektoren.
  Lösung zu Aufgabe 2c.
  
  
• Blatt 5
  Für Aufgabe 2: zugfest.txt
  Für Aufgabe 3: alter.txt
  Lösung zu Aufgabe 1
  Lösung zu Aufgabe 2
  Lösung zu Aufgabe 3
  Lösung zu Aufgabe 5
  
  
• Blatt 6
  Für Aufgabe 1: staub.txt
  Lösung zu Aufgabe 1
  
  
• Blatt 7
  Für Aufgabe 4: production.txt
  Lösung zu Aufgabe 4
  
  
• Blatt 8
  Für Aufgabe 1: wasser.txt
  Für Aufgabe 2: autos.txt
  Lösung zu Aufgabe 1
  Lösung zu Aufgabe 2
  
  
• Blatt 9
  
  
• Blatt 10
  Bei der Musterlösung von Aufgabe 3 gab es einen Rechenfehler. Der richtige Wert der Testgröße ist T = 7.47, entsprechend wird die Nullhypothese abgelehnt.
  
  
• Blatt 11
  Für Aufgabe 3: challenger.txt
  Lösung zu Aufgabe 3
  
  
• Blatt 12
  Für Aufgabe 1: schweiz.txt
  Für Aufgabe 3: pca-example.txt
  Lösung zu Aufgabe 1
  Lösung zu Aufgabe 3
  
  
• Blatt 13
  Für Aufgabe 1: economy.txt
  Lösung zu Aufgabe 1
  Lösung zu Aufgabe 2

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Kriterien zur Erlangung des Scheins

Bestehen der Klausur am Ende des Semesters.

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Klausur

Die Klausur findet am Samstag, dem 13. Februar, von 8 - 10 Uhr im H4/5 statt.

Zur Teilnahme an der Klausur ist keine Vorleistung erforderlich.

Zugelassene Hilfsmittel sind ein nicht programmierbarer Taschenrechner und ein beidseitig von Hand beschriebenes DIN A4 Blatt.

Studenten des Studiengangs Wirtschaftsmathematik Diplom, die die Vorlesung Statistik II als Prüfungsleistung bewerten lassen wollen, müssen sich im Hochschulportal zur schriftlichen Prüfung in Statistik II anmelden.

Alle Studenten (Wirtschaftsmathematik und andere Studiengänge), die nur einen Schein erwerben wollen, müssen sich nicht zur Klausur anmelden.

Die Ergebnisse der Klausur sind im SLC abrufbar. Zum Bestehen der Klausur sind 50 Punkte nötig.

Klausureinsicht ist am Dienstag, 9. März 2010, von 10 - 11 Uhr in Raum 1.45 in Helmholtzstrasse 18.

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Nachklausur

Die Nachklausur findet am Montag, 12. April 2010, von 14 - 16 Uhr im H22 statt.

Zur Teilnahme an der Nachklausur ist keine Vorleistung erforderlich.

Zugelassene Hilfsmittel sind ein nicht programmierbarer Taschenrechner und ein beidseitig von Hand beschriebenes DIN A4 Blatt.

Studenten des Studiengangs Wirtschaftsmathematik Diplom, die die Vorlesung Statistik II als Prüfungsleistung bewerten lassen wollen, müssen sich im Hochschulportal zur schriftlichen Prüfung in Statistik II anmelden.

Alle Studenten (Wirtschaftsmathematik und andere Studiengänge), die nur einen Schein erwerben wollen, müssen sich nicht zur Nachklausur anmelden.

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Literatur

als PDF

• Bickel, P., Doksum, K.
  Mathematical Statistics: Basic Ideas and Selected Topics
  2nd ed., Vol. l
  Prentice Hall, London, 2001
• Borovkov, A.A.
  Mathematical Statistics
  Gordon & Breach, 1998
• Casella, G., Berger, R.L.
  Statistical Inference
  2nd ed.
  Duxbury, Pacific Grove (CA), 2002
• Dobson, A.J.
  An Introduction to Generalized Linear Models
  Chapmen & Hall, Boca Raton, 2002
• Fahrmeir, L., Kneib, T., Lang, S.
  Regression. Modelle, Methoden und Anwendungen
  Springer, 2007
• Fahrmeir, L., Künstler, R., Pigeot, I., Tutz, G.
  Statistik. Der Weg zur Datenanalyse
  3. Aufl.
  Springer, 2001
• Georgii, H.-O.
  Stochastik: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik
  de Gruyter, Berlin, 2002
• Hartung, J., Elpert, B., Klösener, K.-H.
  Statistik
  9. Aufl.
  R. Oldenbourg Verlag München, 1993
• Heyde, C. C., Seneta, E., Ed.
  Statisticians of the Centuries
  Springer, 2001
• Irle, A.
  Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik, Grundlagen – Resultate – Anwendungen
  Teubner, 2001
• Koch, K.-R.
  Parameter Estimation and Hypothesis Testing in Linear Models
  Springer, 1999
• Krengel, U.
  Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik
  6. Aufl.
  Vieweg, Braunschweig, 2002
• Lehmann, E. L.
  Elements of Large-Sample Theory
  Springer, New York, 1999
• Lehmann, E.L., Romano, E.J.
  Testing Statistical Hypotheses
  Springer-Verlag, New York, 2005
• Maindonald, J., Braun, J.
  Data Analysis and Graphics Using R
  Cambridge University Press, 2003
• Pruscha, H.
  Vorlesungen über Mathematische Statistik
  Teubner, Stuttgart, 2000
• Pruscha, H.
  Angewandte Methoden der Mathematischen Statistik
  Teubner, Stuttgart 1996
• Sachs, L., Hedderich, J.
  Angewandte Statistik, Methodensammlung mit R
  12. Aufl.
  Springer, 2006
• Spiegel, M R., Stephens, L. J.
  Statistik
  3. Aufl.
  McGraw-Hill, 1999
• Stahel, W. A.
  Statistische Datenanalyse
  2. Aufl.
  Vieweg, 1999
• Venables, W., Ripley, D.
  Modern applied statistics with S-PLUS
  3rd ed
  Springer, 1999
• Wasserman, L.
  All of Statistics. A Concise Course in Statistical Inference
  Springer, 2004