Univ. Heidelberg
Statistik-Gruppe   Institut für Angewandte Mathematik   Fakultät für Mathematik und Informatik   Universität Heidelberg
Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg Arbeitsgruppe Statistik inverser Probleme Vorlesung Statistik 1 (SS 2019)
deutsch



Zeit und Ort
Übungsbetrieb
Übungsblätter
Prüfung und Benotung
Vorlesungsinhalt
Literatur
Zuletzt geändert am
27.10.2020 von jj
.
Zeit und Ort der Vorlesung:
Montag  11:15 - 12:45 Uhr, MΛTHEMΛTIKON, INF 205, SR B
Freitag 11:15 - 12:45 Uhr, MΛTHEMΛTIKON, INF 205, SR B

Kontakt:
Dozent: Prof. Dr. Jan JOHANNES <johannes[at]math.uni-heidelberg.de>
Assistent: Sergio Brenner Miguel <brennermiguel[at]math.uni-heidelberg.de>
Anfragen bitte entweder direkt per eMail oder mittels des Kontaktformulars.

Übungsbetrieb:
Bitte melden Sie sich bei MÜSLI für die Statistik 1 an, wenn Sie teilnehmen wollen.
Dies erleichtert unsere Planung der Tutorien sehr.
Wir bieten folgende Übungsgruppen an:

TagZeitMΛTHEMΛTIKON (INF 205)Tutorin
Mittwoch 16 - 18 UhrSeminarraum 6 Michael Budjan
Donnerstag 11 - 13 UhrSeminarraum 9 Michael Budjan
Freitag 14 - 16 UhrSeminarraum 2 Bianca Neubert

Übungsblätter:
Werfen Sie bitte Ihre Lösungsvorschläge jeweils montags vor der Vorlesung (d.h. bis 11:15 Uhr) in die dafür vorgesehenen Zettelkästen (12-13) im MΛTHEMΛTIKON (INF 205), 1. Etage vor dem Dekanat, ein. Die Abgabe sollte übungsgruppenintern in festen Zweiergruppen erfolgen.


Prüfungs- und Benotungsregeln:
Für die Benotung ist allein die Note in der Abschlussklausur maßgeblich. Für das Bestehen des Moduls ist demzufolge das Bestehen der Abschlussklausur notwendig.

vorläufige Termine
Erste Klausur Mittwoch 31.07.2019 9:00 - 11:00 Uhr MΛTHEMΛTIKON, INF 205, Hörsaal
Klausureinsicht Freitag 02.08.2019 14:15 - 15:45 Uhr MΛTHEMΛTIKON, INF 205, Seminarraum C
Zweite Klausur Dienstag 08.10.2019 09:00 - 11:00 Uhr MΛTHEMΛTIKON, INF 205, Seminarraum A
Klausureinsicht Freitag 11.10.2019 09:15 - 10:15 Uhr MΛTHEMΛTIKON, INF 205, Seminarraum C
Zulassungsvoraussetzungen:
  • Zugelassen zur Klausur ist, wer entweder
    • mindestens 50% der Punkte der Übungsaufgaben erreicht hat und
    • aktiv an der Übungsgruppe teilgenommen hat (regelmäßige Anwesenheit und mindestens einmal vorrechnen)
  • oder
    • bei einer früheren Vorlesung mit dem Namen "Statistik 1" eine Zulassung erhalten hat und den Prüfungsanspruch noch nicht verwirkt hat.
Benotungsregeln:
  • Die 1. Klausur und die 2. Klausur zählen gemeinsam als ein Prüfungsversuch. Werden beide nicht bestanden, ist das Modul 'Statistik 1' nicht bestanden. Die Note des Moduls entspricht der Note der ersten bestandenen Klausur.
  • Wer an der 1. Klausur teilnimmt und mit mindestens 4.0 besteht, kann nicht an der 2. Klausur teilnehmen.
  • An der 2. Klausur kann man teilnehmen, falls man die 1. Klausur nicht bestanden hat (d.h. entweder Note 5.0 oder nicht teilgenommen). Eine Teilnahme an der 2. Klausur zur Notenverbesserung ist nicht möglich.

Vorlesungsinhalt:
Das Skript (16.07.2019) wird vor der Vorlesung veröffentlicht. Alle Niederschriften der Vorlesung finden Sie zeitnah nach der Vorlesung einzeln hier sowie zusammen hier. In der Tabelle sind die einzelnen Dokumenten den Gebieten zugeordnet.

Kap 1 Prolog Skript SS19 (16.07.2019)
§01 Grundlagen
§02 Elementare Maß- und Integrationstheorie
§03 Bedingte Erwartung VL01 VL02
Kap 2 Statistische Inferenz im linearen Modell
§04 Das lineare Modell
§05 Methode der kleinsten Quadrate VL03
§06 Das normale lineare Modell
§07 Asymptotische Theorie und Residuenanalyse VL04
Kap 3 Entscheidungstheorie
§08 Formalisierung eines statistischen Problem
§09 Minimax- und Bayes-Ansatz VL05 VL06
§10 Das Stein-Phänomen VL07
Kap 4 Allgemeine Schätztheorie
§11 Dominierte Modelle
§12 Erschöpfende Statistik VL08 VL09
§13 Exponentialfamilien VL10
§14 Vollständige Statistik
§15 Erwartungstreue Schätzer VL11
§16 Informationsungleichungen VL12 VL13
§17 Translations-äquivariante Schätzer VL14
Kap 5 Allgemeine Schätzmethoden
§18 Momentenschätzer
§19 Maximum-Likelihood-Schätzer VL15
§20 Minimum-Kontrast-Schätzer VL16 VL17
Kap 6 Testtheorie
§21 Neyman-Pearson-Theorie VL18 VL19 VL20
§22 Bedingte Tests VL21 VL22
§23 Likelihood-Qotienten-Test VL23
§24 Rangtest

Literatur:
Bickel und Doksum: Mathematical Statistics: Basic Ideas and Selected Topics. (Volume 1. Prentice Hall, London, 2001)
Casella und Berger: Statistical Inference. (Duxbury, Pacific Grove (CA), 200)2
Keener: Theoretical Statistics. (Topics for a Core Course. Springer, New York, 2010)
Klenke: Wahrscheinlichkeitstheorie. (Springer Spektrum, 3., überarbeitete und ergänzte Auflage, 2012.)
Lehmann und Casella: Theory of Point Estimation. (Springer, New York, 1998)
Lehmann und Romano: Testing Statistical Hypotheses. (Springer, New York, 2005)
van der Vaart: Asymptotic statistics. (Cambridge University Press, 1998)
Wasserman: All of Statistics. A Concise Course in Statistical Inference. (Springer, New York, 2004)
Witting and Müller-Funk: Mathematische Statistik II. Asymptotische Statistik: Parametrische Modelle und nichtparametrische Funktionale. (Stuttgart: B. G. Teubner, 1995)
Shao: Mathematical Statistics. (Springer Verlag, New York, Berlin, 2003)