Universität Wien FIND

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040170 UK Statistik hochdimensionaler und komplexer Daten (2020W)

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

Zusammenfassung

1 Milovic , Moodle
2 Milovic , Moodle

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
An/Abmeldeinformationen sind bei der jeweiligen Gruppe verfügbar.

Gruppen

Gruppe 1

Die Literatur zu dem Thema dieses Kurses ist durchweg auf Englisch. Daher sind auch die Kursmaterialien auf Englisch. Der Kurs kann auf Wunsch auf Deutsch gehalten werden, wobei es sinnvoller wäre den Kurs komplett auch auf Englisch zu halten.

max. 35 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Der Kurs wird online gehalten. Das Lernmaterial und alle Informationen werden dauernd in Moodle aktualisiert, d.h. man muss nicht montags um 16:45 online sein.

Montag 05.10. 16:45 - 18:15 Digital
Montag 12.10. 16:45 - 18:15 Digital
Montag 19.10. 16:45 - 18:15 Digital
Montag 09.11. 16:45 - 18:15 Digital
Montag 16.11. 16:45 - 18:15 Digital
Montag 23.11. 16:45 - 18:15 Digital
Montag 07.12. 16:45 - 18:15 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Montag 14.12. 16:45 - 18:15 Digital
Montag 11.01. 16:45 - 18:15 Digital
Montag 18.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß

Gruppe 2

max. 35 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Der Kurs wird asynchron online gehalten. Das Lernmaterial und alle Informationen werden dauernd in Moodle aktualisiert, d.h. man muss nicht montags um 15 Uhr online sein.

Montag 05.10. 15:00 - 16:30 Digital
Montag 12.10. 15:00 - 16:30 Digital
Montag 19.10. 15:00 - 16:30 Digital
Montag 09.11. 15:00 - 16:30 Digital
Montag 16.11. 15:00 - 16:30 Digital
Montag 23.11. 15:00 - 16:30 Digital
Montag 30.11. 15:00 - 16:30 Digital
Montag 07.12. 15:00 - 16:30 Digital
Montag 14.12. 15:00 - 16:30 Digital
Montag 11.01. 15:00 - 16:30 Digital
Montag 18.01. 15:00 - 16:30 Digital
Montag 25.01. 15:00 - 16:30 Digital

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Hochdimensionale lineare Modelle, Modellauswahl, LASSO, Ridge, mehrfaches Testen, usw.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

2 Prüfungen + Hausaufgabe

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Prüfungsstoff

Literatur

Hastie, T.; Tibshirani, R. & Friedman, J. (2001), The Elements of Statistical Learning , Springer New York Inc. , New York, NY, USA .

https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 05.10.2020 10:08