Universität Wien
Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

040726 UK Mathematische Statistik (2023W)

10.00 ECTS (5.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
GEMISCHT

Anwesenheit in erster Einheit unerlaesslich, da Warteliste gut gefuellt.
Moodle

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 65 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

MO, 29.01.24, 15 Uhr: Klausur!

  • Montag 02.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 02.10. 15:00 - 16:30 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 04.10. 13:15 - 16:30 Digital
  • Montag 09.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 09.10. 15:00 - 16:30 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 11.10. 13:15 - 16:30 Digital
  • Montag 16.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 16.10. 15:00 - 16:30 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 18.10. 13:15 - 16:30 Digital
  • Montag 23.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 23.10. 15:00 - 16:30 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 25.10. 13:15 - 16:30 Digital
  • Montag 30.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 30.10. 15:00 - 16:30 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 06.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 06.11. 15:00 - 16:30 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 08.11. 13:15 - 16:30 Digital
  • Montag 13.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 13.11. 15:00 - 16:30 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 15.11. 13:15 - 16:30 Digital
  • Montag 20.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 20.11. 15:00 - 16:30 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 22.11. 13:15 - 16:30 Digital
  • Montag 27.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 27.11. 15:00 - 16:30 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 29.11. 13:15 - 16:30 Digital
  • Montag 04.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 04.12. 15:00 - 16:30 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 06.12. 13:15 - 16:30 Digital
  • Montag 11.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 11.12. 15:00 - 16:30 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 13.12. 13:15 - 16:30 Digital
  • Montag 08.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 08.01. 15:00 - 16:30 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 10.01. 13:15 - 16:30 Digital
  • Montag 15.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 15.01. 15:00 - 16:30 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 17.01. 13:15 - 16:30 Digital
  • Montag 22.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 22.01. 15:00 - 16:30 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 29.01. 15:00 - 16:30 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
    Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Grundlagen der Schätz- und Testtheorie, Einführung in die statistische Entscheidungstheorie.
Die LV wird gestreamt.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Eine regelmäßige Mitarbeit innerhalb der Lehrveranstaltungen ist wünschenswert. Die Bearbeitung der wöchentlichen Übungsaufgaben ist zu mindestens 50% verpflichtend. Sie werden je nach Gruppengröße 2-3 mal im Semester eine Übungsaufgabe im Zuge der Übung präsentieren. Am Ende des Semesters gibt es eine schrifltiche Klausur.

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

Die Benotung wird sich aus den folgenden Punkten zusammensetzen:
- Anteil der korrekt gelösten Übungsaufgaben.
- Qualität der präsentierten Übungsaufgaben.
- Ergebnis der Klausur.
Die genauen Anteile und Bewertungsmaßstäbe werden bei Moodle und im Zuge der ersten Veranstaltungen bekanntgegeben.

Prüfungsstoff

Stoff der LV.

Literatur

Es gibt sehr viele einführende Statistik-Lehrbücher, z. B.
J. Lehn, H. Wegmann. Einführung in die Statistik.
H. Pruscha. Vorlesungen über Mathematische Statistik.
H. Pruscha. Angewandte Methoden der Mathematischen Statistik.
L. Breiman. Statistics: With a View Toward Applications.
V. Rohatgi. Statistical Inference.
G. Casella, R. L. Berger. Statistical Inference.
W. Pestman. Mathematical Statistics: An Introduction.
K. Bosch. Elementare Einführung in die angewandte Statistik: Mit Aufgaben und Lösungen.
Folgende Lehrbücher behandeln sowohl Wahrscheinlichkeitstheorie als auch Statistik:
H. Dehling und B. Haupt. Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik.
U. Krengel. Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik.
H.O. Georgii. Stochastik: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik.
Folgende Bücher von Lehmann sind Klassiker:
E. L. Lehmann, G. Casella. Theory of Point Estimation.
E. L. Lehmann. Testing Statistical Hypotheses.
E. L. Lehmann. Elements of Large Sample Theory.
Sehr empfehlenswert wegen ihrer Konzentration auf das Wesentliche sind diese zwei Bücher:
L. Wasserman. All of Statistics.
L. Wasserman. All of Nonparametric Statistics.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Do 07.12.2023 13:45