Institute of Statistics

WiMa-Praktikum 2 Stochastik

Veranstalter

Arthur Allignol

Anmeldung

Die Anmeldung erfolgt per email an Arthur Allignol. Bitte folgende Informationen angeben: Name, Matrikelnummer, Studiengang, Semester und bisher besuchte Stochastik/Statistik-Vorlesungen. Die Informationen dienen der genaueren Planung der Vorlesungsinhalte.

Zusätzlich ist eine Anmeldung für das Praktikum im Hochschulportal notwendig.

50 Plätze sind zu vergeben.

Zeit und Ort

Vorlesung: Donnerstag 14-16 Uhr in H14

Übung: Donnerstag 16-18 Uhr in HeHo 18 -- 220

Voraussetzungen

Grundlegende Kenntnisse aus der Stochastik, e.g., die Vorlesungen "Elementare Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik" und "Stochastik I". Erfahrung im Umgang mit SAS bzw. R oder Kenntnisse bestimmter Programmiersprachen sind nicht erforderlich.

Zielgruppe

Masterstudenten der Mathematik, Wirtschaftsmathematik und Mathematischen Biometrie.

Inhalt

  • Datenanalyse mit den Statistischen Softwares R und SAS
  • Überblick über grundlegende praxisrelevante statistische Modelle und Methoden zur Datenanalyse

Kriterien zur Erlangung des Praktikumsscheins

Die Übungsblätter werden in Gruppen von maximal 3 Studierenden bearbeitet. Von den 10 Übungsblättern müssen mindestens 8 als "erfolgreich" bewertet werden. Das bedeutet, dass für Aufgaben, die nicht gelöst werden konnten, zumindest Ansätze und aufgetretene Probleme in der Übung diskutiert werden sollten. Dazu werden max. 2 Gruppen eine ausführliche Datenanalyse pro Woche präsentieren.

Tentative program

  • 14.04.2016: Introduction to R and SAS and to reproducible research
  • 21.04.2016: Graphics in R and SAS
  • 28.04.2016: Simple inference, parametric and non-parametric tests
  • 12.05.2016: Linear regression
  • 02.06.2016: Generalized linear model
  • 09.06.2016: Linear mixed-effects models
  • 16.06.2016: Survival analysis
  • 23.06.2016: Recursive partitioning
  • 30.06.2016: Variable selection
  • 07.07.2016: Variable selection; Assessing model performance
  • 14.07.2016: Missing values

Literature

  • A handbook of statistical analyses using R, third edition
    Torsten Hothorn and Brian S. Everitt
    CRC Press 2014

  • A handbook of statistical analyses using SAS, third edition,
    Geoff Der, Brian S. Everitt
    CRC Press 2008