Universität Wien

040694 UK Nichtparametrische Inferenz und Resampling (MA) (2025S)

5.00 ECTS (3.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
GEMISCHT
Moodle
Di 29.04. 13:15-14:45 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock

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Details

max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Donnerstag 13.03. 11:30 - 13:00 Digital
  • Mittwoch 19.03. 13:15 - 14:45 Seminarraum 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Donnerstag 20.03. 11:30 - 13:00 Digital
  • Donnerstag 27.03. 11:30 - 13:00 Digital
  • Mittwoch 02.04. 13:15 - 14:45 Seminarraum 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Donnerstag 03.04. 11:30 - 13:00 Digital
  • Mittwoch 09.04. 13:15 - 14:45 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 10.04. 11:30 - 13:00 Digital
  • Mittwoch 30.04. 13:15 - 14:45 Digital
  • Donnerstag 08.05. 11:30 - 13:00 Digital
  • Mittwoch 14.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Donnerstag 15.05. 11:30 - 13:00 Digital
  • Mittwoch 21.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Donnerstag 22.05. 11:30 - 13:00 Digital
  • Dienstag 27.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Mittwoch 28.05. 13:15 - 14:45 Digital
  • Donnerstag 05.06. 11:30 - 13:00 Digital
  • Mittwoch 11.06. 13:15 - 14:45 Seminarraum 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Donnerstag 12.06. 11:30 - 13:00 Digital
  • Mittwoch 25.06. 13:15 - 14:45 Seminarraum 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Donnerstag 26.06. 11:30 - 13:00 Digital

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Empirical risk minimization
Konzentrationsungleichungen
Entropie und Chaining
Nicht-parametrische Regression
Modellwahl
Bootstrap-Verfahren

Die Vorlesung findet digital (Stream) statt.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Aufgaben, zwei oder drei Übungsblätter.

Die Verwendung von KI-Tools (z. B. ChatGPT) für die Produktion von Texten ist nur dann erlaubt, wenn diese von der Lehrveranstaltungsleitung ausdrücklich gefordert werden (z. B. für einzelne Arbeitsaufgaben).

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Mindestens 50% der Aufgaben.

Prüfungsstoff

Alles was vorgetragen wurde.

Literatur

S. Boucheron, G. Lugosi und P. Massart. Concentration inequalitites. A nonasymptotic theory of independence. Oxford University Press, Oxford, 2013.
P. Massart. Concentration inequalitites and model selection. Springer, Berlin, 2007.
A. Tsybakov. Introduction to nonparametric estimation. Springer, 2009.
L. Wasserman. All of nonparametric statistics. Springer, 2006.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Di 08.04.2025 09:45