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[ 536DASCSTAU19 ] UE (*)Statistics for AI

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Workload Ausbildungslevel Studienfachbereich VerantwortlicheR Semesterstunden Anbietende Uni
3 ECTS B1 - Bachelor 1. Jahr Statistik Thomas Forstner 2 SSt Johannes Kepler Universität Linz
Detailinformationen
Quellcurriculum Bachelorstudium Artificial Intelligence 2019W
Ziele (*)Students will become familiar with the methods presented in the corresponding lecture and can use R for solving statistical problems
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 distribution
  • Estimating parameters: point estimation and confidence interval estimation
  • Statistical hypothesis testing
  • Introduction into R
Beurteilungskriterien (*)Homework assignments and presentations
Lehrmethoden (*)Student presentations
Abhaltungssprache Englisch
Literatur (*)
  • Slides provided by instructor
  • Bortz, J.: Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler. Springer, Heidelberg, in der aktuellen Auflage.
  • Fahrmeir, L.; Künstler, R.; Pigeot, I.: Statistik – Der Weg zur Datenanalyse. Springer, Berlin, in der aktuellen Auflage.
  • Hartung, J.; Elpelt, B.; Klösener, K.-H.: Statistik: Lehr- und Handbuch der angewandten Statistik. Oldenbourg, München, in der aktuellen Auflage.
  • 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 35
Zuteilungsverfahren Direktzuteilung