051130 VO Introductory Statistics (2025W)
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Details
Language: German
Examination dates
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Monday 06.10. 18:30 - 21:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Monday 13.10. 18:30 - 21:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Monday 20.10. 18:30 - 21:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Monday 27.10. 18:30 - 21:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Monday 03.11. 18:30 - 21:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Monday 10.11. 18:30 - 21:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Monday 17.11. 18:30 - 21:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Monday 24.11. 18:30 - 21:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Monday 01.12. 18:30 - 21:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- N Monday 15.12. 18:30 - 21:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Monday 12.01. 18:30 - 21:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Monday 19.01. 18:30 - 21:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
Information
Aims, contents and method of the course
Students have basic competences in descriptive and inferential statistics
Assessment and permitted materials
written exam
Minimum requirements and assessment criteria
Mindestens 50% der erreichbaren Punkte sind Voraussetzung zum Bestehen der Prüfung. Der Notenschlüssel ist wie folgt:Prozent der Punkte : Note
90%--100%: 1
77%--89%: 2
64%--76%: 3
50%--63%: 4
<50%: 5
90%--100%: 1
77%--89%: 2
64%--76%: 3
50%--63%: 4
<50%: 5
Examination topics
Deskriptive und Explorative Statistik
Darstellung von Verteilungen
Empirische Verteilungsfunktion und Quantile
Deskriptive Maßzahlen der Lage und Streuung
Weitere Maßzahlen (Schiefe, Wölbung)
Assoziation, Korrelation
Wahrscheinlichkeitsrechnung
Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung
Ereignisalgebra, Grundaufgaben der Kombinatorik
Bedingte Wahrscheinlichkeit und Unabhängigkeit
Satz von der Totalen Wahrscheinlichkeit
Theorem von Bayes
Zufallsvariablen
Wichtige Diskrete Verteilungen
Wichtige Stetige Verteilungen
Ungleichung von Tschebyscheff
Gesetz der großen Zahlen
Zentraler Grenzwertsatz
Techniken der Inferenzstatistik
Punktschätzer
Intervallschätzer
Hypothesentesten
Klassische Tests bei Normalverteilung
Einfache Varianzanalyse
Test auf Unabhängigkeit
Überprüfung von Verteilungsannahmen
Nichtparametrische Testverfahren
Kausalität
Rubins Potential Outcomes Framework
do{}-Operator
Kausale Bayesianische Netzwerke
Darstellung von Verteilungen
Empirische Verteilungsfunktion und Quantile
Deskriptive Maßzahlen der Lage und Streuung
Weitere Maßzahlen (Schiefe, Wölbung)
Assoziation, Korrelation
Wahrscheinlichkeitsrechnung
Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung
Ereignisalgebra, Grundaufgaben der Kombinatorik
Bedingte Wahrscheinlichkeit und Unabhängigkeit
Satz von der Totalen Wahrscheinlichkeit
Theorem von Bayes
Zufallsvariablen
Wichtige Diskrete Verteilungen
Wichtige Stetige Verteilungen
Ungleichung von Tschebyscheff
Gesetz der großen Zahlen
Zentraler Grenzwertsatz
Techniken der Inferenzstatistik
Punktschätzer
Intervallschätzer
Hypothesentesten
Klassische Tests bei Normalverteilung
Einfache Varianzanalyse
Test auf Unabhängigkeit
Überprüfung von Verteilungsannahmen
Nichtparametrische Testverfahren
Kausalität
Rubins Potential Outcomes Framework
do{}-Operator
Kausale Bayesianische Netzwerke
Reading list
* All of Statistics. Larry Wasserman, Springer, 2005.
* Statistical Data Analytics. W.Piegorsch, Wiley 2015.
* Statistik: Der Weg zur Datenanalyse. L. Fahrmeier, C. Heumann, R. Künstler, I. Pigeot, G. Tutz. Springer, 2016.
* Mathematics for Machine Learning, M.P. Deisenroth, A.A. Faisal, and C. Soon Ong. Cambridge University Press, 2020.
* Statistical Data Analytics. W.Piegorsch, Wiley 2015.
* Statistik: Der Weg zur Datenanalyse. L. Fahrmeier, C. Heumann, R. Künstler, I. Pigeot, G. Tutz. Springer, 2016.
* Mathematics for Machine Learning, M.P. Deisenroth, A.A. Faisal, and C. Soon Ong. Cambridge University Press, 2020.
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Module: DAS EST UF-INF-12
Last modified: Fr 05.09.2025 08:05