314202 Statistische Methoden der Datenanalyse (V+Ü) (WiSe 2004/2005)

In dieser Vorlesung beschäftigen wir uns mit praktischen Problemen der Datenanalyse. Wir werden Antworten auf folgende Fragen erhalten:

Welche Schätzer eines Lageparameters gibt es?
Wozu dient der Bootstrap?
Wie wählt man einen geeigneten Lageschätzer aus?
Wie schätzt man die Streuung?
Wie schätzt man eine Dichtefunktion?
Wie schätzt man Quantile?
Wie schätzt man extreme Quantile?
Wie stellt man den Datensatz eines quantitativen Merkmals dar?
Wie stellt man ein Konfidenzintervall auf?
Was ist ein Prognoseintervall?
Was ist ein Toleranzintervall?
Welche Tests auf einen Lageparameter gibt es?
Wie verhält sich der t-Test bei Ausreißern?
Wie verhält sich der t-Test bei serieller Korrelation in den Daten?
Wie wählt man einen geeigneten Test auf einen Lageparameter aus?
Welchen Test sollte man bei Ausreißern verwenden?
Welchen Test sollte man bei serieller Korrelation in den Daten verwenden?
Welche Tests gibt es für die einfaktorielle Varianzanalyse?
Welche Tests für paarweise Vergleiche in der einfaktoriellen Varianzanalyse gibt es?
Wie kann man in der zweifaktoriellen Varianzanalyse Additivität überprüfen?
Wie analysiert man die Daten, wenn Repeated Measurements vorliegen?
Welche Möglichkeiten gibt es, eine robuste Regression durchzuführen?
Wie führt man eine Regression durch, wenn die abhängige Variable binär ist?
Wie führt man eine Regression durch, wenn die abhängige Variable eine Zählvariable ist?

Bibliography

Davison, A.C. , D. V. Hinkley : Bootstrap methods and their application. Cambridge, 2003
Efron, B., Tibshirani , R.J.: An introduction to the bootstrap. Boca Raton, 1998 .
Embrechts. P., C. Klüppelberg, T. Mikosch: Modelling extremal events for insurance and finance. Berlin,1997.
Hahn, G.J., W.Q. Meeker: Statistical intervals : a guide for practitioners. New York,1991.
Miller, R.P.G.: Beyond Anova. Basic Principles of Applied Statistics. New York, 1986
Ramsey, F.L., D.W. Schafer: The Statistical Sleuth. A course in Methods of Data Analysis. Pacific Grove. 2. Auflage 2002
Silverman, B.W. : Density estimation for statistics and data analysis. London, 1986.

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