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Zuletzt geändert am
06 Feb 2019 von JJ
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Seminar (SS 2019)

Bayessche Statistik

Vorbesprechung:
Montag 15. April 2019, 14:15 Uhr,
MΛTHEMΛTIKON, INF 205, 4. Etage, SR 7

Zeit und Ort des Seminars:
Das Seminar findet als Blockseminar an insgesamt zwei Tagen Ende Juni, Anfang Juli 2016, statt.

Kontakt:
Jan JOHANNES <johannes[at]math.uni-heidelberg.de>
Anfragen bitte entweder direkt per eMail oder mittels des Kontaktformulars.

Sprache:
Das Seminar wird in Englisch angeboten, wenn wenigstens ein nicht Deutsch sprechender Studierender anwesend ist. Ansonsten können die Vorträge in deutscher Sprache gehalten werden.

Inhalt des Seminars:
Das Seminar beschäftigt sich von einem Bayesschen Gesichtspunkt aus mit der statistischen Entscheidungstheorie, d.h. der interessierende Parameter wird selbst als Realisierung einer Zufallsvariable mit gegebener a-priori Verteilung aufgefasst. Das Seminar vertieft und ergänzt den in der Vorlesung Statistik 1 vorgestellten Bayesschen Ansatz. Eine Teilnahme an der Vorlesung wird nicht vorausgesetzt, ist aber sicherlich hilfreich. Im Mittelpunkt des Seminars stehen die Bayessche Inferenz (Schätzverfahren, Tests und Vertrauensbereiche), empirische und hierarchische Bayesverfahren, ihre Implementation, sowie Bayessche Ansätze in der nichtparametrischen Statistik oder dem maschinellen Lernen.

Gebiet:
Angewandte Mathematik, Stochastik
Bitte melden Sie sich für das Seminar mittels MÜSLI an.

Voraussetzungen:
Statistik 1, Wahrscheinlichkeitstheorie 1

Literatur:
Robert, The Bayesian choice, Springer, 2007.
Klenke, Probability theory. A comprehensive course, Springer, 2008.
Berger, Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis, 2nd ed., Springer 1980.
Ghoshal and van der Vaart, Fundamentals of Nonparametric Bayesian Inference, Cambridge University Press, 2016

Seminarprogramm:
siehe englische Version

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