Veranstalter

Dozent
Dr. Sebastian Lück

Übungsleiter
David Neuhäuser

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Zeit und Ort

Vorlesung

Dienstag, 14-16 Uhr, H 14

Übung/Tutorium

Montag, 16-18 Uhr, H 14

 

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Umfang

2 Stunden Vorlesung + 1 Stunde Übung

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Voraussetzungen

Höhere Mathematik, Angewandte Stochastik I

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Zielgruppe

Studenten von nicht-mathematischen und nicht-wirtschaftswissenschaftlichen Studiengängen, insbesondere

• Wirtschaftsphysik BSc
• Elektrotechnik
• Informatik BSc/MSc
• Informationssystemtechnik

 

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Inhalt

•  Punktschätzer im parametrischen Modell
•  Konfidenzintervalle
•  Statistische Tests im parametrischen Modell, Verteilungstests,    nichtparametrische Tests
• lineare Regression
• Markov-Ketten
• elementare Verfahren der Monte-Carlo-Simulation

 

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Leistungsnachweis und Prüfung

Eine benotete Klausur am Semesterende, 50 % der Punkte sind zum Bestehen hinreichend.

Zulassungsvoraussetzung für die Klausur: 50% der Übungspunkte

Die Klausur findet am Montag, 20.02.2012 von 10-12 Uhr im H22 statt.

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Übungen

Zur Teilnahme an den Übungen ist eine Anmeldung im SLC-System erforderlich. Dort können Sie jederzeit online Ihren Punktestand abfragen.

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weitere Informationen

Als gute Ergänzung zum Thema Tests kann Kapitel 2 des Skriptes Statistik II von Prof. Spodarev dienen.

Präsentation zu Grundlagen der Monte-Carlo-Simulation

zur Statistik-Software R:

• R-Skript
• www.r-project.org

 

die wichtigsten Befehle aus dem Tutorium

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Literatur

• H. Bauer
  Wahrscheinlichkeitstheorie
  de Gruyter, Berlin 2002
  
  
• P. Bickel, K. Docksum
  Mathematical Statistics: Basic Ideas and Selected Topics, 2nd ed.
  Prentice Hall, London 2001
  
  
• P. Bremaud
  Markov Chains, Gibbs Fields, Monte Carlo Simulation, and Queues
  Springer, New York 1999
  
  
• G. Casella, R.L. Berger
  Statistical Inference, 2nd ed.
  Duxbury, Pacific Grove 2002
  
  

• U. Krengel
  Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik
  Vieweg, Braunschweig 2002

• S. M. Ross
  Introduction  to Probability Models, 4th ed.
  Academic Press, Boston  1989
  
  
• L. Sachs, J. Hedderich
  Angewandte Statistik - Methodensammlung mit R
  Springer, Berlin 2006