107.697 AKSTA Theorie Statistischer Schätzung
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2023S, VO, 2.0h, 3.0EC

Properties

  • Semester hours: 2.0
  • Credits: 3.0
  • Type: VO Lecture
  • Format: Distance Learning

Learning outcomes

After successful completion of the course, students are able to

choose an optimal satistic decision in the field of parameter estimation for a stochastic model

or to choose an non-parametrical model and apply optimal decisions inthat case

 

Subject of course

theory of estimation

Teaching methods

stochastische Modelle zu erstellen, beherrschen die Standardverfahren der Bayes-Statistik, verfügen über Kenntnisse in speziellen Gebieten (wie nichtparametrische Verfahren im Bayes'schen Kontext), die Verwendung der allgemeinen bedingten Erwartung unter einer Sigma-algebra wird auch im nicht dominierten Fall beherrscht, die unbeschränkten Verwendungen von Bayes-Modellen kann in Theorie und Datenanalyse eingebracht werden. eigenständige Erstellung und Implementierung von Software zu Bayes-Statistik wird beherrscht

Mode of examination

Oral

Additional information

 

 

 

Die Termine werden in Abprache mit dem Vortragenden vereinbart

Interessenten sollen per Mail bzw,  telefonisch  Information zur LV abrufen

Lecturers

Institute

Course dates

DayTimeDateLocationDescription
Tue16:00 - 17:3014.03.2023 - 27.06.2023 ONLINE ZOOMVO Theorie Stat. Schätzung
AKSTA Theorie Statistischer Schätzung - Single appointments
DayDateTimeLocationDescription
Tue14.03.202316:00 - 17:30 ONLINE ZOOMVO Theorie Stat. Schätzung
Tue25.04.202316:00 - 17:30 ONLINE ZOOMVO Theorie Stat. Schätzung
Tue16.05.202316:00 - 17:30 ONLINE ZOOMVO Theorie Stat. Schätzung
Tue06.06.202316:00 - 17:30 ONLINE ZOOMVO Theorie Stat. Schätzung
Tue27.06.202316:00 - 17:30 ONLINE ZOOMVO Theorie Stat. Schätzung

Examination modalities

stochastische Modelle zu erstellen, beherrschen die Standardverfahren der Bayes-Statistik, verfügen über Kenntnisse in speziellen Gebieten (wie nichtparametrische Verfahren im Bayes'schen Kontext), die Verwendung der allgemeinen bedingten Erwartung unter einer Sigma-algebra wird auch im nicht dominierten Fall beherrscht, die unbeschränkten Verwendungen von Bayes-Modellen kann in Theorie und Datenanalyse eingebracht werden. eigenständige Erstellung und Implementierung von Software zu Bayes-Statistik wird beherrscht

Course registration

Registration modalities

Persönliche Anmeldung in der Vorbesprechung oder per Mail

Curricula

Literature

Lecture notes for this course are available. in der Vorlesung

Miscellaneous

Language

German