Universität Wien

040772 UK Komplexe statistische Methoden (2021W)

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

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

Details

max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Dienstag 05.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 12.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 19.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 09.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 16.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 23.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 30.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 07.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 14.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 11.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 18.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 25.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Ziele:
Vermittlung von Konzepten der Kerndichteschätzung und nicht-parametrischen Regression: Methodologie und Anwendungen.
Befähigung zur Implementierung der Methoden in statistischer Software.

Inhalte:
1. Histograms and kernel density estimators
2. Local polynomial estimators
3. Spline estimators

Methoden:
Vorlesung und Übung, die vor Ort stattfinden. Es besteht Anwesenheitspflicht in der ersten Einheit und in den Übungen.
Vorlesungsskript, Übungsblätter und Daten werden zur Verfügung gestellt.
Studierende müssen in statistischer Software programmieren.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Es gibt eine mündliche Prüfung am Ende des Kurses und drei Übungsblätter zu jedem Thema.
Übungsblätter mit theoretischen und Programmieraufgaben werden am 02.11.2021, 30.11.2021 und 11.01.2022 vergeben und nach zwei Wochen abgegeben und besprochen.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

40 Punkte mündliche Prüfung
20 Punkte pro Übungsblatt
Die Note ermittelt sich nach folgendem Schema: 4 ab 50 Punkten, 3 ab 63 Punkten, 2 ab 75 Punkten, 1 ab 87 Punkten.

Prüfungsstoff

Inhalte der behandelten Themen.

Literatur

Tsybakov. A. (2009) Introduction to nonparametric estimation
Fan, J. and Gijbels, I. (1996) Local polynomial modelling and its applications.
Randall L. Eubank. (1999) Nonparametric regression and spline smoothing.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 18.10.2021 13:27