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250011 PS Statistics and Data Science (2024S)
Continuous assessment of course work
Labels
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 Th 01.02.2024 00:00 to Mo 26.02.2024 23:59
- Deregistration possible until Su 31.03.2024 23:59
Registration information is available for each group.
Groups
Group 1
max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Vorbesprechung am Dienstag, 05.03.2024, 09:45. Die eigentlichen PS-Sessions starten am Dienstag, 19.03.2024.
- Tuesday 05.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Tuesday 19.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Tuesday 09.04. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Tuesday 16.04. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Tuesday 23.04. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Tuesday 30.04. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Tuesday 07.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Tuesday 14.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Tuesday 21.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Tuesday 28.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Tuesday 04.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Tuesday 11.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Tuesday 18.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Tuesday 25.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Group 2
max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Vorbesprechung am Mittwoch, 06.03.2024, 09:45. Die eigentlichen PS-Sessions starten am Mittwoch, 13.03.2024.
- Wednesday 06.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Wednesday 13.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Wednesday 20.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Wednesday 10.04. 09:45 - 11:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Wednesday 17.04. 09:45 - 11:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Wednesday 24.04. 09:45 - 11:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Wednesday 08.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Wednesday 15.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Wednesday 22.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Wednesday 29.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Wednesday 05.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Wednesday 12.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Wednesday 19.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Wednesday 26.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
Vorbereitung von Lösungen zu Aufgaben, welche rechtzeitig vor den einzelnen Terminen auf Moodle abrufbar sein werden. Ankreuzen der wöchentlich gelösten Aufgaben in Moodle und Präsentationen der Lösungen durch Studierende in der PS-Session.
Minimum requirements and assessment criteria
Die Note basiert auf Kombination der Anzahl an Aufgaben, die insgesamt im Semesterverlauf angekreuzt wurden, und der Präsentationsleistungen/Mitarbeit. Positives Absolvieren der PS, falls folgende Kriterien (a) und (b) erfüllt werden:(a) Mindestens 60% der Aufgaben insgesamt im Semesterverlauf angekreuzt,
(b) mindestens 3 positive Präsentations-/Mitarbeitsleistungen.
(b) mindestens 3 positive Präsentations-/Mitarbeitsleistungen.
Examination topics
Die Aufgaben werden rechtzeitig vor den einzelnen Terminen auf Moodle abrufbar sein und orientieren sich an den Inhalten der parallelen VO.
Reading list
Siehe Literaturliste zur VO.
Association in the course directory
SDS
Last modified: We 31.07.2024 12:06
Parameterschätzung, Konfidenzintervalle, Hypothesentests, multilineare
Regression, principal-component analysis, diskrete Fouriertransformation,
Filterung, Randomisierung, Graphen, Netzwerke und Clustering, sowie weitere
vertiefende Inhalte.