Veranstalter

Dozent
Prof. Dr. Evgeny Spodarev

Übungsleiter
Wolfgang Karcher

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Zeit und Ort

Vorlesung
Montag 10-12 Uhr in H14

Übung
Mittwoch 12-14 Uhr in H14 (zweiwöchig)

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Umfang

2 Stunden Vorlesung + 1 Stunde Übung

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Voraussetzungen

Elementare WR und Statistik, Stochastik I

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Zielgruppe

Pflichtmodul für:
Bachelor Mathematische Biometrie

Wahlpflichtmodul für:
Bachelor/Master Mathematik, Bachelor/Master Wirtschaftsmathematik, Master Finance

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Inhalt

Schwerpunkte der Vorlesung sind:

• multivariate Normalverteilung
• lineare und verallgemeinerte lineare Modelle
• Hauptkomponentenanalyse

 

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Vorleistungen

50 % der Übungspunkte. Zur Anrechnung der erzielten Übungspunkte ist eine Anmeldung mit SLC notwendig.

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Vorlesungsskript

Hier gibt es das Skript.
Hier gibt es das R-Skript.

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Klausur

Die Klausur findet am 22.02.2012 von 10:00-12:00 statt.
Die Nachklausur findet am 31.3.2012 von 10:00-12:00 im H22 statt.
Stichtag für die Vorleistungen: 12.2.2012

Notenschlüssel für die 1. Klausur:

57-51: 1.0
50-48: 1.3
47-45: 1.7
44-42: 2.0
41-39: 2.3
38-36: 2.7
35-33: 3.0
32-30: 3.3
29-27: 3.7
26-25: 4.0
24-00: 5.0

Bei halben Punkten wird aufgerundet.

Notenschlüssel für die 2. Klausur:

47-49: 1.0
45-46: 1.3
42-44: 1.7
40-41: 2.0
37-39: 2.3
35-36: 2.7
32-34: 3.0
30-31: 3.3
27-29: 3.7
25-26: 4.0
00-24: 5.0

Bei halben Punkten wird aufgerundet.

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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