311.231 (24W) Introduction to statistical modelling

Wintersemester 2024/25

Beginn der Anmeldefrist
27.08.2024 00:00

Erster Termin der LV
07.10.2024 15:15 - 16:45 N.0.07 On Campus
Nächster Termin:
14.10.2024 15:15 - 16:45 N.0.07 On Campus

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

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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

Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.

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 Benotungsschema

Position 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
  • 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
  • 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)
  • 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)

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Wintersemester 2023/24
  • 311.231 VU Introduction to statistical modelling (2.0h / 4.0ECTS)