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[ 551MASTSTIU14 ] UE Statistische Inferenz
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Es ist eine neuere Version 2021W dieser LV im Curriculum Bachelorstudium Statistik und Data Science 2024W vorhanden.
Workload Ausbildungslevel Studienfachbereich VerantwortlicheR Semesterstunden Anbietende Uni
4 ECTS B2 - Bachelor 2. Jahr Statistik Helga Wagner 2 SSt Johannes Kepler Universität Linz
Detailinformationen
Anmeldevoraussetzungen keine
Quellcurriculum Bachelorstudium Statistik 2017W
Ziele Studierende können Methoden der Mathematischen Statistik anwenden
Lehrinhalte Stichproben, Ordnungsstatistiken

Suffizienz, Likelihoodprinzip, Äquivarianzprinzip

Punktschätzung (MLE, Momentenmethode, Bayes-Schätzer), Kriterien für Punktschätzer, Cramer-Rao-Ungleichung

Testen von Hypothesen: Likelihood-Quotienten-Test, Bayes-Test, Lemma von Neyman und Pearson, p-Werte

Intervallschätzung: Inversion des Tests, Bayes'sche Intervalle, Überdeckungswahrscheinlichkeit, Kriterien für Intervallschätzer

Beurteilungskriterien Hausübungen
Lehrmethoden Diskussion der Hausübungen.
Abhaltungssprache Deutsch
Literatur G. Casella and R.L. Berger, Statistical Inference. Robert Hafner, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik.
Lehrinhalte wechselnd? Nein
Äquivalenzen 4MSMS1U: UE Mathematische Statistik I (4 ECTS)
Präsenzlehrveranstaltung
Teilungsziffer 40
Zuteilungsverfahren Zuteilung nach Vorrangzahl