Statistik II

Klausurergebnisse / Nachklausur / Scheine:

• Die Ergebnisse der Klausur sind im SLC eingetragen und können dort abgefragt werden.
• Klausureinsicht ist am Montag, den 26. Februar 2007, von 10 - 12 und von 14 - 16 Uhr in Raum 145, Helmholtzstrasse 18.
• Wer die Klausur nicht bestanden hat, bekommt die Möglichkeit eine Nachklausur in Form einer mündlichen Prüfung abzulegen. Bitte setzen Sie sich gegebenenfalls mit Herrn Jun.-Prof. Spodarev, Raum 163, Helmholtzstrass 18, wegen eines Termins in Verbindung.
• Die Scheine können ab Montag, den 05. März 2007, im Sekretariat des Instituts für Stochastik, Raum 164, Helmholtzstrasse 18, abgeholt werden.

Klausur:

• Die Klausur findet am Donnerstag, den 15. Februar 2007, von 10:00 - 12:00 Uhr (st) im H12 und H16 statt.
  Nachnamen A - M : H12
  Nachnamen N - Z : H16
• Um an der Klausur teilnehmen zu können, sind mind. 167 der maximal erreichbaren 335 Punkte aus den Übungen notwendig.
• Zugelassene (und benötigte!) Hilfsmittel: nicht programmierbarer Taschenrechner, Stifte, Tempos, Kuscheltier
• Nicht zugelassen: Skript, programmierbarer Taschenrechner, elektronische Geräte jeglicher Art (Handy, Notebook, etc.), Bücher, ...
• Das Skript ist nicht zugelassen. Stattdessen darf jeder ein DIN A4-Blatt (Vorder- und Rückseite beschrieben) mit Notizen mitbringen. Quantile werden angegeben.
• Studentenausweis nicht vergessen!
• Themen in der Klausur: Grundsätzlich alles, was in den Übungen behandelt wurde.
• Aufgabentypen in der Klausur: Kleine Rechenaufgaben, kleine Beweise, Multiple-Choice, R- / Splus-Aufgaben
• Am Montag, den 12. Februar, gibt es in der Übung eine Wiederholung / Zusammenfassung einiger Teile der Vorlesung. Unter anderem wird darauf hingewiesen, was für die Klausur besonders wichtig ist und was weniger relevant ist.
• Achtung! Wer bei der Klausur unentschuldigt fehlt, hat kein Anrecht auf die Nachklausur!

Beschreibung:

Die Vorlesung schließt sich an die Vorlesung Statistik I des Sommersemesters 2006 an. Schwerpunkte der Vorlesung sind:

• multivariate Normalverteilung
• lineare und verallgemeinerte lineare Modelle
• Tests von Verteilungsannahmen
• Nichtparametrische Lokalisationstests

Statistik II ist eine 4+2 Vorlesung, d.h. 4 SWS Vorlesungen und 2 SWS Übungen. Voraussetzungen sind Kenntnisse in den Vorlesungen des Grundstudiums, sowie Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik I.

Ort und Zeit:

Vorlesungen:	Mittwoch, 10 - 12 Uhr im H16 Donnerstag, 10 - 12 Uhr im H12
Übungen:	Montag, 8 - 10 Uhr im H15

Scheine:

Zur Erlangung des Übungscheins sind 50 % der Übungspunkte und das Bestehen der Klausur erforderlich. Die Klausur findet am Donnerstag, dem 15. Februar 2007, von 10 - 12 Uhr im H12 und H16 statt. Zur Anrechnung der Übungspunkte ist eine Anmeldung im SLC notwendig.

S-PLUS / R:

S-PLUS und R sind sehr mächtige Statistik-Programme. R ist mehr oder weniger die Open-Source-Version von S-PLUS. Fast alles, was man mit S-PLUS machen kann, ist auch mit R möglich. Allen, die sich noch nicht so gut mit S-PLUS / R auskennen, seien folgende Links empfohlen.

• Einführung in S-PLUS
• Kleine S-PLUS Kunde (Quelle: University of Leeds / Universität Bielefeld)
• Offizielle S-PLUS Dokumentation für Unix
• Offizielle S-PLUS Dokumentation für Windows
• Lange Liste mit Links zu R Dokus
• R Manuals
• R FAQs

Literatur:

• Bickel, P., Doksum, K.
  Mathematical Statistics: Basic Ideas and Selected Topics, 2nd ed., Vol. 1
  Prentice Hall, London, 2001
   
• Borovkov, A.A.
  Mathematical Statistics
  Gordon & Breach, 1998
   
• Casella, G., Berger, R.L.
  Statistical Inference, 2nd ed.
  Duxbury, Pacific Grove (CA), 2002
   
• Dobson, A.J.
  An Introduction to Generalized Linear Models
  Chapmen & Hall, Boca Raton, 2002
   
• Hartung, J., Elpert, B., Klösener, K.-H.
  Statistik, 9. Aufl.
  Oldenbourg Verlag, München, 1993
   
• Härdle, W., Simar, L.
  Applied Multivariate Statistical Analysis
  Springer, 2003
   
• Huntsberger, D.V., Billingsley, P.
  Elements of Statistical Inference, 4th ed.
  Allyn and Bacon, Inc., 1977
   
• Koch, K.R.
  Parameterschätzung und Hypothesentests in linearen Modellen
  Dümmlers-Verlag, Bonn, 1997
   
• Lehmann, E.L., Romano, E.J.
  Testing Statistical Hypotheses
  Springer-Verlag, New York, 2005
   
• Moeschlin, O., Grycko, E., Pohl, C., Steinert, F.
  Experimental Stochastics, 2nd ed.
  Springer, 2003
   
• Pruscha, H.
  Vorlesungen über Mathematische Statistik
  Teubner-Verlag, Stuttgart, 2000
   
• Rohatgi, V.K.
  Statistical Inference
  Wiley, 1984
   
• Sachs, L.
  Angewandte Statistik, 7. Aufl.
  Springer, 1992
   
• Venables, W., Ripley, D.
  Modern Applied Statistics with S-PLUS, 3rd ed.
  Springer, 1999
   
• Wasserman, L.
  All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference
  Springer, 2004
   
• Witting, H.
  Mathematische Statistik I
  Teubner, 1985

Es gibt auch eine PDF-Version der Literaturliste zum Ausdrucken.