040713 UK Applied Statistics (2021W)
Continuous assessment of course work
Labels
REMOTE
Summary
Registration/Deregistration
Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).
- Registration is open from Mo 13.09.2021 09:00 to Th 23.09.2021 12:00
- Deregistration possible until Fr 15.10.2021 23:59
Registration information is available for each group.
Groups
Group 1
max. 35 participants
Language: German
LMS: Moodle
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Tuesday 05.10. 15:00 - 16:30 Digital
- Tuesday 12.10. 15:00 - 16:30 Digital
- Tuesday 19.10. 15:00 - 16:30 Digital
- Tuesday 09.11. 15:00 - 16:30 Digital
- Tuesday 16.11. 15:00 - 16:30 Digital
- Tuesday 23.11. 15:00 - 16:30 Digital
- Tuesday 30.11. 15:00 - 16:30 Digital
- Tuesday 07.12. 15:00 - 16:30 Digital
- Tuesday 14.12. 15:00 - 16:30 Digital
- Tuesday 11.01. 15:00 - 16:30 Digital
- Tuesday 18.01. 15:00 - 16:30 Digital
- Tuesday 25.01. 15:00 - 16:30 Digital
Group 2
max. 35 participants
Language: German
LMS: Moodle
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Tuesday 05.10. 16:45 - 18:15 Digital
- Tuesday 12.10. 16:45 - 18:15 Digital
- Tuesday 19.10. 16:45 - 18:15 Digital
- Tuesday 09.11. 16:45 - 18:15 Digital
- Tuesday 16.11. 16:45 - 18:15 Digital
- Tuesday 23.11. 16:45 - 18:15 Digital
- Tuesday 30.11. 16:45 - 18:15 Digital
- Tuesday 07.12. 16:45 - 18:15 Digital
- Tuesday 14.12. 16:45 - 18:15 Digital
- Tuesday 11.01. 16:45 - 18:15 Digital
- Tuesday 18.01. 16:45 - 18:15 Digital
- Tuesday 25.01. 16:45 - 18:15 Digital
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
Es gibt je eine Programmierklausur zu beiden Themenblöcken.
Zusätzlich gibt es eine schriftliche Abschlussprüfung zu den theoretischen Inhalten.
Zusätzlich gibt es eine schriftliche Abschlussprüfung zu den theoretischen Inhalten.
Minimum requirements and assessment criteria
Die Note ermittelt sich nach folgender Gewichtung:
35% Programmieraufgabe zum Thema 1
35% Programmieraufgabe zum Thema 2
30% schriftliche Abschlussprüfung
35% Programmieraufgabe zum Thema 1
35% Programmieraufgabe zum Thema 2
30% schriftliche Abschlussprüfung
Examination topics
Inhalte der behandelten Themen
Reading list
Fahrmeir, L., Hamerle, A., Tutz, G. (1996) Multivariate statistische Verfahren
James, G., Witten, D., Hastie, T., Tibshirani, T. An introduction to statistical learning with applications in R.
James, G., Witten, D., Hastie, T., Tibshirani, T. An introduction to statistical learning with applications in R.
Association in the course directory
Last modified: Fr 12.05.2023 00:13
Erwerb von Kenntnissen in der Anwendung statistischer Methoden auf praktische Fragestellungen und die Lösung von konkreten Anwendungsproblemen.Inhalte:
Dieser Kurst behandelt die Vorhersage und Strukturerkennung von Big Data mit:
1. SVD (singular value decomposition), PCA (principal component analysis) und LDA (latent Dirichlet allocation);
2. PLS (partial least squares), penalisierte Methoden, logistic PCAMethoden:
Vorlesung mit kombinierter Übung.
Vorlesungsmitschrift und Daten werden zur Verfügung gestellt.
Studierende müssen in statistischer Software am eigenen Rechner programmieren.