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| Detailinformationen |
| Anmeldevoraussetzungen |
keine
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| Quellcurriculum |
Bachelorstudium Statistik und Data Science 2019W |
| Ziele |
Studierende kennen nichtparametrische Verfahren und können diese anwenden
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| Lehrinhalte |
Grundbegriffe (geordnete Statistiken, Rangstatistiken)
Einstichproben-Probleme (Verteilungsanpassung, Lage, Wald-Wolfowitz-Test)
Zweistichprobenprobleme (Gleichheit von Verteilungen, Lage, Streuung)
Mehrstichprobenprobleme
Unabhängigkeit und Korrelation
Kerndichteschätzung
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| Beurteilungskriterien |
Hausübungen und Klausur
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| Lehrmethoden |
Vortrag
Hausübungen
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| Abhaltungssprache |
Deutsch |
| Literatur |
Myles Hollander, Douglas A. Wolfe, Eric Chicken, Nonparametric Statistical Methods, 2014
David J. Sheskin, Handbook of Parametric and Nonparametric Statistical Procedures, 2011
Duller Christine Einführung in die nichtparametrische Statistik mit SAS, R und SPSS, 2018
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| Lehrinhalte wechselnd? |
Nein |
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