AG Statistik


Allgemeine Information

Unten sind die Vorlesungen aufgelistet, die unsere Arbeitsgruppe im Wintersemester anbietet.

Wenn Sie eine Bachlor- oder Masterarbeit in Statistik schreiben möchten, setzen Sie sich bitte mit Prof. Redenbach in Verbindung.

Wichtige Links

  • KIS: Termine der Veranstaltungen
  • URM: Anmeldung bis 31. Oktober 2019
  • OpenOLAT: Kursmaterialien und weitere Informationen (Zugangscodes erhalten Sie in der ersten Vorlesung)

 

 

Vorlesungen im Wintersemester

Unsere Arbeitsgruppe bietet im Wintersemester 2019/20 folgende Vorlesungen an:

Mathematical Statistics

Inhalte

  • Asymptotik von M-Schätzern, insbesondere von Maximum-Likelihood-Schätzern
  • Bayes- und Minimax-Schätzer
  • Likelihood-Quotienten-Tests: Asymptotik und Beispiele (t-Test, Chi²-Anpassungstest)
  • Glivenko-Cantelli-Theorem, Kolmogorov-Smirnov-Test
  • Differenzierbare statistische Funktionale und exemplarische Anwendungen (Herleitung asymptotischer Resultate, Robustheit),
  • Resampling-Verfahren am Beispiel des Bootstrap.

Kontaktzeit

4 SWS / 60 h Vorlesung

2 SWS / 30 h Übung

Inhaltliche Voraussetzungen

Lehrveranstaltung „Stochastische Methoden“ aus dem Bachelorstudiengang Mathematik.

Angebotsturnus

Die Vorlesung wird jedes Jahr im Wintersemester angeboten.

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Übungen zur Vorlesung:

 [Link ins KIS]

Spatial Statistics

Inhalte

  • Räumliche Punktprozesse (im R² und R³)
  • Punktprozessmodelle (Poissonprozess, Hard-Core- und Clusterprozesse, Gibbs-Prozesse) und ihre Simulation
  • Statistische Methoden für Punktprozesse
  • Markierte Punktprozesse und Partikelprozesse

Kontaktzeit

2 SWS / 30 h Vorlesung

Inhaltliche Voraussetzungen

Lehrveranstaltung „Praktische Mathematik: Stochastische Methoden“ aus dem Bachelorstudiengang Mathematik. Weiterführende Kenntnisse in Stochastik (z. B. „Time Series Analysis“ oder „Probability Theory“) sind von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.

Angebotsturnus

Die Vorlesung wird unregelmäßig angeboten.

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Seminar

Unsere Arbeitsgruppe beitet im Wintersemester 2019/2020 folgende Seminare an:

Seminar Random Tessellations (Zufällige Mosaike)

Inhalte

In vielen natürlichen Strukturen wie Waben, Pflanzenzellen oder Schäumen treten Raummuster auf. In diesem Seminar werden verschiedene Modelle für zufällige Mosaike und ihre grundlegenden Eigenschaften untersucht. Diese Modelle können verwendet werden, um die Struktur von Materialien oder Gewebe zu beschreiben. Sie spielen aber auch eine Rolle bei der Standortplanung zur Modellierung von Straßensystemen oder zur Beeinflussung von Zonen in Supermärkten oder Restaurants. Interessiert? Bitte melden Sie sich per E-Mail an redenbach@mathematik.uni-kl.de

Kontaktzeit

2 SWS / 30 h Seminar

Angebotsturnus

Die Termine für das Seminar werden nach Vereinbarung angeboten (kein regulärer Termin).

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Fachpraktika

Themen für Fachpraktika werden auf der Fachpraktikumsbörse zum Ende jedes Semesters vorgestellt.

Reading Course

Der Reading Course dient als Vorbereitung auf die Masterarbeit. Die Themenvergabe erfolgt individuell. Bitte wenden Sie sich an Prof. Redenbach, wenn Sie einen Reading Course in Statistik belegen möchten.

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