Statistik - Einzelansicht

Die Einführungs-Vorlesung findet am Mittwoch, den 14. April um 10:15 Uhr online sychron statt. Den Zoom-Link finden Sie auf der Moodle-Seite zur Vorlesung (s.u.).

Die Vorlesungen findet hauptsächlich online asynchron statt; die Übungen finden online sychron statt. Dazu werden entsprechende Materialien über Moodle (s.u.) bereit gestellt.

Die Hauptreferenzen sind Casella & Berger "Statistical Inference", Brooks/Cole (es gibt diverse Exemplare in der Bib zum Ausleihen) sowie Henze "Stochastik: Eine Einführung mit Grundzügen der Maßtheorie", Springer (als eBook verfügbar). Weitere Literatur wird am Anfang der Vorlesung und über die Moodle-Vorlesungsseite bekannt gegeben.

Es gibt eine Moodle-Seite zur Vorlesung (-->LINK), für die Sie sich bitte anmelden (pw: Fisher1922). Alle weiteren Informationen (PDFs des Folien, Screen casts, Zoom-Links, Übungszettel etc) werden über die Moodle-Seite kommuniziert. Der Kurs baut auf der Stochastik-Vorlesung im WS2020/21 auf. Falls Sie eine anderen Stochastik-Vorlesung gehört haben, dann informieren Sie sich bitte vorab auf der Moodle-Seite zur Stochastik (--> LINK, PW: Bernoulli1713) über den Inhalt.

Erfolgreiches Bestehen der Klausur (180 min) ist der Leistungsnachweis dieses Moduls. Eine notwendige Voraussetzung für die Zulassung zur Klausur ist das erfolgreiche Bestehen und Verbuchen der Prüfungsnebenleistung (PNL), konkret >= 50% der Summe der Punkte auf allen Übungszetteln.

Wichtig: Damit wir die PNL verbuchen können, müssen Sie sich zur Übung anmelden (dafür gibt es Fristen)! Erst nach bestandener PNL können Sie sich dann zur Klausur anmelden. Keine Ausnahme!

Es werden grundlegende Problemstellungen der statistischen Inferenz behandelt. Zentral ist dabei die Aneignung statistischer Denk- und Schlussweisen. Wir behandeln die Themenblöcke: deskriptive Statistik; statistische Modellbildung; allgemeine Prinzipien des Schätzens und Testens; lineare Regression.

BSc Mathematik-Studierende (Pflichtveranstatlung); MEd Mathematik-Studierende (Vertiefungsmodul Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik).