[ 4MSCVDPR ] PR Computerintensive Verfahren in der Datenanalyse
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| Es ist eine neuere Version 2025W dieser LV im Curriculum Masterstudium Computational Mathematics 2025W vorhanden. |
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| Workload |
Ausbildungslevel |
Studienfachbereich |
VerantwortlicheR |
Semesterstunden |
Anbietende Uni |
| 6 ECTS |
M2 - Master 2. Jahr |
Statistik |
Bettina Grün |
2 SSt |
Johannes Kepler Universität Linz |
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| Detailinformationen |
| Anmeldevoraussetzungen |
keine
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| Quellcurriculum |
Masterstudium Statistik 2013S |
| Ziele |
Teilgebiete der computationalen Statistik verstehen und richtig anwenden können, selbständige Implementierung und Anwendung ausgewählter Methoden
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| Lehrinhalte |
Verfahren der nichtlinearen Optimierung, EM Algorithmus,
Pseudozufallszahlengenerierung, MCMC Methoden, Jackknife und Bootstrap,
Numerische Integration
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| Beurteilungskriterien |
Schriftliche Projektausarbeitung
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| Lehrmethoden |
Vortrag durch Lehrende/n; Diskussion der Projekte, deren Lösung von den Studierenden in einem Bericht präsentiert wird; Eigenständiges Entwickeln und Anwenden von computationalen statistischen Methoden
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| Abhaltungssprache |
Deutsch |
| Literatur |
Folien
Ergänzungsliteratur wird in jedem Semester bekannt gegeben.
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| Lehrinhalte wechselnd? |
Nein |
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| Präsenzlehrveranstaltung |
| Teilungsziffer |
20 |
| Zuteilungsverfahren |
Zuteilung nach Vorrangzahl |
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