Universität Wien

250009 VO Statistik und Data Science (2025S)

6.00 ECTS (4.00 SWS), SPL 25 - Mathematik
Di 29.04. 11:30-13:00 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

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Sprache: Deutsch

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Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Einführung in die mathematische Statistik, sowie in Methoden der Datenwissenschaften

Aus folgenden Bereichen werden Themen behandelt:
Parameterschätzung, Konfidenzintervalle, Hypothesentests, multilineare
Regression, principal-component analysis, diskrete Fouriertransformation,
Filterung, Randomisierung, Graphen, Netzwerke und Clustering, sowie weitere
vertiefende Inhalte.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Es dürfen keine zusätzlichen Hilfsmittel verwendet werden.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Mindestanforderung: Kenntnis der Definitionen sowie der zentralen mathematischen Resultate

Prüfungsstoff

Sämtliche in der Vorlesung behandelten Resultate und Beweise sind Stoff der Prüfung.

Literatur

Der Statistik Teil folgt grundsätzlich dem Skript http://www.statslab.cam.ac.uk/~rrw1/stats/Sa4.pdf

Zusätzliches Material

Asympotische Eigenschaften von MLE:
https://ocw.mit.edu/courses/18-443-statistics-for-applications-fall-2006/03b407da8a94b3fe22d987453807ca46_lecture3.pdf
https://www.stat.cmu.edu/~larry/=stat705/Lecture15.pdf

Rao Blackwell Theorem:
https://genome.sph.umich.edu/w/images/4/4f/Bios602-wi13-lec13-handout.pdf

Bedingte Erwartungen:
https://drive.google.com/drive/folders/1R-4UCTNilcy_DGqf0ySAsgDNt0YPv_aS

Zusätzliches Material/Videos:
https://drive.google.com/drive/folders/1dmxP9xGQ36qJU2YurRcC-Jzeij9hy_Cv

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

SDS

Letzte Änderung: Mo 24.02.2025 12:06