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Statistik: mehr als Erbsen zählen

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Dozent

Übungsleitung

Vorlesung Entscheidungstheorie (früher Statistik 6)

Inhalt

Die Entscheidungstheorie ist die mathematische Grundlage für die Auswahl zwischen unterschiedlichen statistischen Verfahren. Die Veranstaltung behandelt u.a. folgende Themen:

  • bedingte Erwartungen/Verteilung
  • Suffizienz
  • zweiseitige Tests
  • Exponentialfamilien
  • verallgemeinertes Neyman-Pearson-Lemma
  • U-Statistiken
  • Asymptotik statistischer Verfahren
  • sequentielle Verfahren

 

Literatur

  1. Todhunter (2014), A history of the mathematical theory of probability, Cambridge University Press (Reprint von 1865)
  2. Hastie et al., (2011), The Elements of Statistical Learning, 2. Auflage, Kapitel 14.10
  3. H. Dehling, B. Haupt (2003). Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Springer.
  4. Casella, G., & Berger, R. L. (2021). Statistical inference. Cengage Learning.
  5. Lehmann, E. L., & Romano, J. P. (2006). Testing statistical hypotheses. Springer Science & Business Media.
  6. Lehmann, E. L., & Casella, G. (2006). Theory of point estimation. Springer Science & Business Media.

Zeit und Ort

Vorlesung - Prof. Dr. Markus Pauly: Di 8:30-10:00 & Mi 8:30-10:00 (live über Zoom) - 1. Vorlesung am 13.04 um 8:30

Übung - Dr. Marc Ditzhaus & René Mathieu: Termin folgt

Tutorium - René Mathieu:  Termin folgt

 

Alle Veranstaltungen (Vorlesung, Übung und Tutorium) sind digital zu festen Zeitpunkten geplant (synchroner Modus). Alle Informationen zur Veranstaltung finden Sie auch im zugehörigen Moodlekurs.

 

Leistungsnachweis:

Mündliche Prüfung