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[ 536DASCSTAV19 ] VL (*)Statistics for AI

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Workload Ausbildungslevel Studienfachbereich VerantwortlicheR Semesterstunden Anbietende Uni
3 ECTS B1 - Bachelor 1. Jahr Artificial Intelligence Thomas Forstner 2 SSt Johannes Kepler Universität Linz
Detailinformationen
Quellcurriculum Bachelorstudium Artificial Intelligence 2019W
Ziele (*)Introduction into the research methodology in statistics and the basic principles of statistical thinking
Lehrinhalte (*)
  • Descriptive statistics: one and two dimensional characteristics
  • Correlation and linear regression
  • Basic concept of probability theorie including Bayes' theorem
  • Theory of random variables
  • Special distributions, test distributions
  • Estimating parameters: point estimation and interval estimation
  • Statistical hypothesis testing
Beurteilungskriterien (*)Examination
Lehrmethoden (*)Lecture by instructor
Abhaltungssprache Englisch
Literatur (*)
  • Slides provided by instructor
  • Bortz, J.: Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler. Springer, Heidelberg
  • Fahrmeir, L.; Künstler, R.; Pigeot, I.: Statistik – Der Weg zur Datenanalyse. Springer, Berlin
  • Hartung, J.; Elpelt, B.; Klösener, K.-H.: Statistik: Lehr- und Handbuch der angewandten Statistik. Oldenbourg
  • or any other introductory book to statistics
Lehrinhalte wechselnd? Nein
Sonstige Informationen (*)Continuative courses:

  • Statistics 2 (focus on parametric and non-parametric tests)
  • Special Topics: Computer Assisted Statistics with SPSS (introduction into SPSS)
  • Special Topics: Biostatistics in Clinical Research (introduction into biostatisics)
  • Special Topics: Applied Biostatistics
  • Special Topics: Statistics 3 (parametric and non-parametric analysis of variance, multiple linear and non-linear regression )
Präsenzlehrveranstaltung
Teilungsziffer -
Zuteilungsverfahren Direktzuteilung