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Statistische Datenanalyse (Wintersemester 2011/2012)

Dozent: apl. Prof. Dr. Hannelore Liero
Website zum Kurs: http://www.math.uni-potsdam.de/prof/i_statistik/v_vorlesungen/StatDA_0809/info

Beschreibung

Daten werden in allen Bereichen des gesellschaftlichen Lebens erfasst, seien es riesige Datenmengen, die sich in Medizin, Biologie, Bioinformatik, Finanzwesen, Marketing und Soziologie ergeben oder auch weniger umfangreiche Beobachtungen bei naturwissenschaftlichen Experimenten und technischen Qualitätstests.

Ziel der Vorlesung ist es, ausgehend von angewandten statistischen Fragestellungen, Methoden und Konzepte aufzuzeigen, wie man die Informationen, die in diesen Daten stecken, herausfiltert, wie man zugrundeliegende Strukturen erkennt und künftige Tendenzen vorhersagt. Es geht darum, das „Learning from data" mit Grundprinzipien der statistischen Analyse zu verbinden, um die in Literatur- und Softwarepaketen enthaltenen statistischen Verfahren sinnvoll anzuwenden.

Folgende Themen werden behandelt:

  • Datenstrukturen - Häufigkeitsverteilungen - Modelle
  • Testen von Unterschieden und Abhängigkeiten
  • Regression und Vorhersage
  • Klassifikation und Diskriminanzanalyse
  • Resampling-Verfahren

Daten werden alsWerte von zufälligen Größen betrachtet und die Gültigkeit der hergeleiteten Schlüsse wird durch die Angabe von Wahrscheinlichkeiten quantifiziert. Bei Bedarf werden Grundgriffe aus der Wahrscheinlichkeitstheorie behandelt.

 

Voraussetzungen

Grundkenntnisse Mathematik

Literatur

Materialien unter :  

http://www.math.uni-potsdam.de/prof/i_statistik/v_vorlesungen

Lern- und Lehrformen

Vorlesung

Leistungserfassung

Lösen einer komplexen Hausaufgabe und Präsentation des Ergebnisses in einem Prüfungsgespräch.

Termine

Dienstags, 15.30 - 17.00 Uhr, Neues Palais, Haus 22, Raum 127

Donnerstags, 12.00 - 13.30 Uhr, Neues Palais, Haus 22, Raum 128

wichtige Hinweise unter:

http://www.math.uni-potsdam.de/prof/i_statistik/v_vorlesungen

Allgemeine Information

  • Semesterwochenstunden : 4
  • ECTS : 6
  • Benotet : Ja
  • Einschreibefrist : 1.10.2011 - 31.3.2012
  • Programm : IT-Systems Engineering MA
  • Lehrform : V
  • Belegungsart : Wahlpflicht

Module

  • Business Process & Enterprise Technologies
  • IT-Systems Engineering A
  • IT-Systems Engineering B
  • IT-Systems Engineering C
  • IT-Systems Engineering D

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