311.231 (24W) Introduction to statistical modelling
Überblick
- Lehrende/r
- LV Nummer Südostverbund MAJ01001UL
- LV-Titel englisch Introduction to statistical modelling
- LV-Art Vorlesung-Übung (prüfungsimmanente LV )
- LV-Modell Präsenzlehrveranstaltung
- Semesterstunde/n 2.0
- ECTS-Anrechnungspunkte 4.0
- Anmeldungen 0 (25 max.)
- Organisationseinheit
- Unterrichtssprache Englisch
- LV-Beginn 07.10.2024
Zeit und Ort
LV-Beschreibung
Intendierte Lernergebnisse
After successful completion of this course, students are able to reproduce basic concepts and techniques used in the field of statistical modeling. They can exemplify these in applied contexts.
Lehrmethodik
Lectures with interactive elements, case studies, exercises.
Inhalt/e
1) Statistical modeling
a) Information and learning (e.g. conditional expectation, updating)
b) Linear (regression) models
2) Parameter estimation
a) Estimation principles: Bayesian and frequentist approaches (e.g. maximum likelihood, methods of moments, least squares)
b) Properties of estimators (e.g. unbiasedness, consistency, efficiency, asymptotic normality)
3) Classical hypothesis testing
a) Definitions and basic properties (e.g. Type I/II error, power, size)
b) Likelihood-based tests (e.g. LR, LM, Wald)
4) Model checking
Literatur
· Murphy, K. P. (2012): Machine Learning: A Probabilistic Perspective, MIT Press.
· Fahrmeir, L., Kneib, T., Lang, S., and Marx, B. (2021): Regression: Models, Methods and Applications, 2nd ed., Springer.
· Casella, G. and Berger, R.(2002): Statistical Inference, 2nd ed., Duxbury.
Prüfungsinformationen
Prüfungsmethode/n
- Individual Exercises
- Case Studies
- Final Exam (in the last unit, with one possibility of a retake in case of a negative grade in March)
Prüfungsinhalt/e
Contents of the course
Beurteilungskriterien/-maßstäbe
Number and quality of solved exercises
Correctness and quality of solved case studies
Performance at the final exam
Beurteilungsschema
Note BenotungsschemaPosition im Curriculum
- Masterstudium Management, Economics, and Data Science
(SKZ: 946, Version: 23W.1)
-
Fach: Statistical Methods
(Pflichtfach)
-
2.2 Statistical Methods: Inference (
0.0h VU / 4.0 ECTS)
- 311.231 Introduction to statistical modelling (2.0h VU / 4.0 ECTS) Absolvierung im 1. Semester empfohlen
-
2.2 Statistical Methods: Inference (
0.0h VU / 4.0 ECTS)
-
Fach: Statistical Methods
(Pflichtfach)
- Master-Lehramtsstudium Master Unterrichtsfach Mathematik
(SKZ: 520, Version: 19W.2)
-
Fach: Mathematische Vertiefung
(Pflichtfach)
-
MAJ.001 Mathematische Modellierung (
2.0h VU, SE / 3.0 ECTS)
- 311.231 Introduction to statistical modelling (2.0h VU / 3.0 ECTS) Absolvierung im 1. Semester empfohlen
-
MAJ.001 Mathematische Modellierung (
2.0h VU, SE / 3.0 ECTS)
-
Fach: Mathematische Vertiefung
(Pflichtfach)
- Bachelorstudium Technische Mathematik
(SKZ: 201, Version: 22W.1)
-
Fach: Angewandte Statistik
(Wahlfach)
-
9.2 Einführung in statistisches Modellieren (
2.0h VU / 4.0 ECTS)
- 311.231 Introduction to statistical modelling (2.0h VU / 4.0 ECTS)
-
9.2 Einführung in statistisches Modellieren (
2.0h VU / 4.0 ECTS)
-
Fach: Angewandte Statistik
(Wahlfach)
- Bachelorstudium Technische Mathematik
(SKZ: 201, Version: 22W.1)
-
Fach: Angewandte Mathematik
(Wahlfach)
-
11.1 Wahl von weiteren Lehrveranstaltungen aus den Vertiefungsfächern (
0.0h XX / 12.0 ECTS)
- 311.231 Introduction to statistical modelling (2.0h VU / 4.0 ECTS)
-
11.1 Wahl von weiteren Lehrveranstaltungen aus den Vertiefungsfächern (
0.0h XX / 12.0 ECTS)
-
Fach: Angewandte Mathematik
(Wahlfach)
Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung
-
Wintersemester 2023/24
- 311.231 VU Introduction to statistical modelling (2.0h / 4.0ECTS)