Studienhandbuch | VL Statistische Inferenz

Inhalt

Workload	Ausbildungslevel	Studienfachbereich	VerantwortlicheR	Semesterstunden	Anbietende Uni
5 ECTS	B2 - Bachelor 2. Jahr	Statistik	Werner Müller	4 SSt	Johannes Kepler Universität Linz

Detailinformationen

Anmeldevoraussetzungen

keine

Quellcurriculum

Bachelorstudium Statistik und Data Science 2025W

Lernergebnisse

Kompetenzen
Die Lehrveranstaltungen VL und UE Statistische Inferenz bilden eine untrennbare didakti-sche Einheit. Die im Folgenden dargestellten Lernergebnisse werden im Zusammenwirken der beiden Lehrveranstaltungen erreicht: Die Studierenden können Verfahren der statistischen Inferenz mathematisch begründen und eventuell verbessern.

Fertigkeiten	Kenntnisse
Kennen und Verstehen der grundlegenden Problemstellungen, Begriffe und Verfahren der Statistischen Inferenz (k1,k2) Einordnung der Konzepte in ihrer geschichtlichen und gegenwärtigen Bedeutung (k1) Ableiten mathematischer Gegebenheiten und Lehrsätze (k3,k4,k5) Umgang mit dem Programmpaket Mathematica (k3)	Eigenschaften einer Zufallsstichprobe Ordnungsstatistiken Prinzipien der Datenreduktion (Suffizienz, Likelihood, Äquivarianz) Punktschätzung Hypothesentests Intervallschätzer Statistische Verfahren in Mathematica

Beurteilungskriterien

Klausur

Lehrmethoden

Vortrag

Abhaltungssprache

Deutsch

Literatur

G. Casella and R.L. Berger, Statistical Inference. Robert Hafner, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik.

Lehrinhalte wechselnd?

Nein

Äquivalenzen

4MSMS1V: VL Mathematische Statistik I (8 ECTS)

Präsenzlehrveranstaltung
Teilungsziffer	100
Zuteilungsverfahren	Zuteilung nach Vorrangzahl