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Einführung in die Statistik (Sommersemester 2024)

Dienstags 8.15-10.00 und freitags 10.15-12.00, Kleiner Hörsaal, Wegelerstr. 10

Vorlesung: Andreas Eberle

Vorlesungsnotizen:

Übungen: Stefan Oberdörster

Tutorien: Termine der Übungsgruppen:

  • Montags 12-14, 0.006 (Fabian Hauser) 
  • Mittwochs 16-18, 0.006 (Heiner Stückemann) 
  • Donnerstags 12-14, 0.006 (Jonas Fry) 
  • Freitags 8-10, 0.006 (Manuel Hinz)

Help Desk (insbesondere für Lehramtsstudierende):

  • Dienstags 12-14, N0.008
  • Mittwochs 12-14, N1.002

Inhalt:  Vorstellung der Vorlesung (Januar 2024)

  1. Statistische Verfahren: Beispiele und Grundbegriffe
  2. Likelihood
  3. Entropie und Information
  4. Empirische Verteilungen
  5. Mehrstichprobenprobleme
  6. Regressionsmodelle
  7. Bayes-Statistik und Markov-Chain-Monte-Carlo

Literatur zur Vorlesung

  • H.-O. Georgii: Stochastik. De Gruyter.
  • L. Dümbgen: Einführung in die Statistik. Birkhäuser.
  • L. Wasserman: All of statistics. A concise course in statistical inference. Springer.
  • D. Williams: Weighing the odds. A course in Probability and Statistics. Cambridge University Press.
  • G. Casella, R.L. Berger: Statistical Inference, Duxbury.
  • P.J. Bickel, K.A.Doksum: Mathematical Statistics Vol.I. Chapman and Hall/CRC Press.
  • B. Efron, T. Hastie: Computer age statististical inference: Algorithms, evidence and data science. Institute of Mathematical Statistics.
  • P Diaconis, B. Efron: Computer-intensive methods in statistics

Einführungen in R

R-Code:

Beispiele:

Übungsblätter:

Klausurtermin: Montag 22.7., 9.00-11.00, GHS+KHS.  Einsicht Dienstag 23.7., 14.00-15.00 GHS

Wiederholungsprüfung: Freitag 27.9.24, 9.00-11.00, KHS.

 


Juli 2024 Andreas Eberle eberle@uni-bonn.de