Universität Wien
Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

040726 UK Mathematische Statistik (2024W)

10.00 ECTS (5.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
GEMISCHT

Anwesenheit in erster Einheit unerlaesslich, da Warteliste gut gefuellt.
Moodle
Mo 20.01. 13:15-14:45 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 65 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Mittwoch 02.10. 13:15 - 16:30 Digital
  • Montag 07.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 07.10. 15:00 - 16:30 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 09.10. 13:15 - 16:30 Digital
  • Montag 14.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 14.10. 15:00 - 16:30 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 16.10. 13:30 - 16:30 Digital
  • Montag 21.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 21.10. 15:00 - 16:30 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 23.10. 13:30 - 16:30 Digital
  • Montag 28.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 28.10. 15:00 - 16:30 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 30.10. 13:30 - 16:30 Digital
  • Montag 04.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 04.11. 15:00 - 16:30 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 06.11. 13:30 - 16:30 Digital
  • Montag 11.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 11.11. 15:00 - 16:30 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 13.11. 13:30 - 16:30 Digital
  • Montag 18.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 18.11. 15:00 - 16:30 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 20.11. 13:30 - 16:30 Digital
  • Montag 25.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 25.11. 15:00 - 16:30 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 27.11. 13:30 - 16:30 Digital
  • Montag 02.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 02.12. 15:00 - 16:30 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 04.12. 13:30 - 16:30 Digital
  • Montag 09.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 09.12. 15:00 - 16:30 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 11.12. 13:30 - 16:30 Digital
  • Montag 16.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 16.12. 15:00 - 16:30 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 08.01. 13:30 - 16:30 Digital
  • Montag 13.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 13.01. 15:00 - 16:30 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 15.01. 13:30 - 16:30 Digital
  • Montag 20.01. 15:00 - 16:30 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 22.01. 13:30 - 16:30 Digital
  • Montag 27.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 27.01. 15:00 - 16:30 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 29.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Grundlagen der Schätz- und Testtheorie, Einführung in die statistische Entscheidungstheorie.
Die LV wird gestreamt.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Eine regelmäßige Mitarbeit innerhalb der Lehrveranstaltungen ist wünschenswert. Die Bearbeitung der wöchentlichen Übungsaufgaben ist zu mindestens 50% verpflichtend. Sie werden je nach Gruppengröße 2-3 mal im Semester eine Übungsaufgabe im Zuge der Übung präsentieren. Am Ende des Semesters gibt es eine schrifltiche Klausur.

Die Verwendung von KI-Tools (z. B. ChatGPT) für die Produktion von Texten ist nur dann erlaubt, wenn diese von der Lehrveranstaltungsleitung ausdrücklich gefordert werden (z. B. für einzelne Arbeitsaufgaben).

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Die Benotung wird sich aus den folgenden Punkten zusammensetzen:
- Anteil der korrekt gelösten Übungsaufgaben.
- Qualität der präsentierten Übungsaufgaben.
- Ergebnis der Klausur.
Die genauen Anteile und Bewertungsmaßstäbe werden bei Moodle und im Zuge der ersten Veranstaltungen bekanntgegeben.

Prüfungsstoff

Stoff der LV.

Literatur

Es gibt sehr viele einführende Statistik-Lehrbücher, z. B.
J. Lehn, H. Wegmann. Einführung in die Statistik.
H. Pruscha. Vorlesungen über Mathematische Statistik.
H. Pruscha. Angewandte Methoden der Mathematischen Statistik.
L. Breiman. Statistics: With a View Toward Applications.
V. Rohatgi. Statistical Inference.
G. Casella, R. L. Berger. Statistical Inference.
W. Pestman. Mathematical Statistics: An Introduction.
K. Bosch. Elementare Einführung in die angewandte Statistik: Mit Aufgaben und Lösungen.
Folgende Lehrbücher behandeln sowohl Wahrscheinlichkeitstheorie als auch Statistik:
H. Dehling und B. Haupt. Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik.
U. Krengel. Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik.
H.O. Georgii. Stochastik: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik.
Folgende Bücher von Lehmann sind Klassiker:
E. L. Lehmann, G. Casella. Theory of Point Estimation.
E. L. Lehmann. Testing Statistical Hypotheses.
E. L. Lehmann. Elements of Large Sample Theory.
Sehr empfehlenswert wegen ihrer Konzentration auf das Wesentliche sind diese zwei Bücher:
L. Wasserman. All of Statistics.
L. Wasserman. All of Nonparametric Statistics.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Di 15.10.2024 14:05