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[ 951MATSASIU14 ] UE (*)Advanced Statistical Inference

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Workload Ausbildungslevel Studienfachbereich VerantwortlicheR Semesterstunden Anbietende Uni
6 ECTS M1 - Master 1. Jahr Statistik Helga Wagner 2 SSt Johannes Kepler Universität Linz
Detailinformationen
Anmeldevoraussetzungen (*)keine
Quellcurriculum Masterstudium Statistics 2017W
Ziele (*)Practicing the theoretical concepts and methods acquired in the lecture "Advanced Statistical Inference"
Lehrinhalte (*)asymptotic evaluations: convergence concepts, central limit theorem, consistency, the delta method, asymptotic efficiency

generating a random sample: direct and indirect methods, accept-reject, MCMC, bootstrapping

robustness: break point, M-estimator, influence function

asymptotic tests: Wald, Lagrange multiplier, Chi-square

confidence intervals: pivots, pivoting the cdf, asymptotic intervals

decision theory: loss function, risk function, Bayes risk

copulas

Beurteilungskriterien (*)Presentation of solved homeworks.
Lehrmethoden (*)Discussion of homework
Abhaltungssprache Englisch
Literatur (*)Casella G. and Berger R.L. (2002). Statistical Inference.
Lehrinhalte wechselnd? Nein
Äquivalenzen (*)5MSMS2UE: UE Mathematische Statistik II (4 ECTS)
Präsenzlehrveranstaltung
Teilungsziffer 40
Zuteilungsverfahren Zuteilung nach Vorrangzahl