ETH :: D-MATH :: Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

You can review your exam of the lectures from the Seminar für Statistik on Thursday, 27.09.2012, from 12:00 to 12:30, HG G 26.5. If this time is inconvenient for you, please contact Manuel (koller@stat.math.ethz.ch).

Dozent	Dr. Lukas Meier
Zeit / Ort	Dienstag, 07:45-9:30, HPH G2
Office hour	Nach Vereinbarung mit Dozent oder Koordinatoren
Koordination	Diego Colombo und Christopher Nowzohour

Aktuelles

Am Donnerstag, 24.05.2012 ist von 07:45-08:30 Vorlesung im HPH G3.
Slides etc. Woche 12
Details Prüfungseinsicht
>>> Notenliste ist da <<< (unter Testatprüfung)
Slides / Matlab Programme Woche 11
Slides Einseitig vs. zweiseitig (Woche 10)
Slides Statistische Tests (Woche 10)
Vertrauensintervall mit t-Verteilung: Matlab Programm (Woche 9)
Mini-Skript: Einige sprachliche Typos korrigiert.

Testatprüfung

Datum	Donnerstag, 03.05.2012, 08:15 - 09:15.
Stoffumfang	Vorlesung/Uebungen bis und mit 19.04.2012 (Serie 8)
Administratives	Informationen hier downloadbar.
Modus	60 Minuten, Multiple Choice.
Hilfsmittel	Ohne Unterlagen, ohne Taschenrechner. Eine DIN A4 Seite (doppelseitig) Formelsammlung erlaubt.
Beispielaufgaben	Hier als PDF (inkl. Punkteverteilung)
Prüfung Vorjahr	Hier als PDF (anderer Dozent, leicht anderer Stoff).
Anrechnung an Note Basisprüfung	Die Gesamtnote ergibt sich zu 33% aus der Benotung der Testatprüfung während des Semesters und zu 67% aus der Benotung der schriftlichen Sessionsprüfung.
Resultate	Notenliste
Prüfungseinsicht	Falls Sie Ihre Prüfung einsehen wollen: Bitte zwecks Planung hier anmelden. Termine: Mi, 23.05.2012, 12:00 - 12:30, HG G26.1 Fr, 25.05, 2012, 12:00 - 12:30, HG G26.1

Einteilung in die Räume

Name

Raum

Assistenten

A, B, C, D, E, F, I und J

HPH G3

Christopher Nowzohour, Nanina Anderegg, Jan Ernest

G, H, N, R und O

HIL E1

Diego Colombo, Jeffrey Gehrig, Sandro Heiniger

K, M, P, U, V und Z

HIL E4

Patric Müller, Lukas Herrmann, Fabio Pellegrini

L, S, T und W

HCI G3

Philipp Rütimann, Dimitri Rettig, Sara Svaluto-Ferro

Vorlesungsinhalt

Ziele	Lernen aus Daten, Gesetze des Zufalls und stochastisches Denken (Denken in Wahrscheinlichkeiten), einfache und grundlegende Methoden der analytischen (schlussfolgernden) Statistik.
Inhalt	Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung (Grundregeln, Zufallsvariable, diskrete und stetige Verteilungen, Grenzwertsätze), Deskriptive Statistik (einschliesslich graphischer Methoden), Methoden der analytischen Statistik: Schätzungen, Tests, Vertrauensintervalle, Entscheidungsanalyse.
Literatur	Das Skript der Vorlesung vor einem Jahr kann gegen einen Unkostenbeitrag erworben werden. Wir werden aber teilweise einen anderen Aufbau verwenden und andere Schwerpunkte setzen. Ein Miniskript ist hier verfügbar: [PDF] Updates: 08.05.2012 Einige sprachliche Typos korrigiert (keine inhaltlichen Änderungen). 20.04.2012 Typo auf Seite 13: P(X = x \| Y = y) (y in W_Y) statt P (X = x \| X = y) (x in W_Y). Das Miniskript ist eine Sammlung der wichtigsten Fakten und daher eher als Zusammenfassung als zum Selbststudium geeignet. Allfällige Fehler und Unklarheiten bitte per E-Mail melden. Besten Dank! Weiterführende Literatur siehe ganz unten.

Vorlesungsunterlagen

Allgemeines

Übersicht über bis jetzt behandelten Stoff ("Inhaltsverzeichnis") -- to be updated
Exkurs Analysis: Uneigentliche Integrale


Woche 12	Vergleich zweier Stichproben Slides: Gepaart vs. ungepaart Matlab Programme: Gepaarte Tests \| Zweistichproben-t-Test
Woche 11	Statistische Tests Slides: p-Werte Slides: Statistische Signifikanz vs. Relevanz Slides: Übersicht Matlab Programme: t-Test inkl. P-Werte \| Test bei grosser Stichprobengrösse
Woche 10	Statistische Tests Slides: Panini-Bilder Matlab Programme: Panini Bilder Slides: Grundidee statistische Tests Slides: Einseitig vs. zweiseitig Illustration: Fehler 1. und 2. Art beim Z-Test
Woche 9	Eigenschaften von arithm. Mittel und emp. Varianz, Vertrauensintervalle Slides: Stichproben Slides: Idee Vertrauensintervalle Matlab Programme: Poisson \| Normalverteilung \| Vertrauensintervalle \| Vertrauensintervalle basierend auf t-Verteilung Slides: t-Verteilung Tabelle: Quantile der t-Verteilung
Woche 8	QQ-Plot, Methode der Momente und Maximum-Likelihood Methode Slides: Kontext Slides: QQ-Plots Slides: Maximum-Likelihood
Woche 7	Zentraler Grenzwertsatz und Poisson-Prozesse Slides: Zentraler Grenzwertsatz Java-Applet: Illustration Zentraler Grenzwertsatz (Button "Begin" links oben anklicken) Slides: Poisson-Prozesse
Woche 6	Mehrdimensionale Verteilungen, Funktionen von ZV, Gesetz der grossen Zahlen Slides: Repetition mehrdimensionale Verteilungen (inkl. 2-dim Normalverteilung) Denkaufgabe Transformation \| Lösung Slides: Illustration Gesetz der grossen Zahlen
Woche 5	Deskriptive Statistik und mehrdimensionale Verteilungen Slides: Mehrdimensionale Verteilungen Extrablatt: Rechenregeln Kovarianz
Woche 4	Stetige Verteilungen und deskriptive Statistik Slides: Deskriptive Statistik (1-dim)
Woche 3	Diskrete und stetige Verteilungen Slides: Diskrete Verteilungen \| Stetige Verteilungen Geburtstagslotto Tabelle: Standardnormalverteilung Binomialverteilung nochmals im Detail
Woche 2	Einführung in Zufallsvariablen Slides: Repetition: Bedingte Wahrscheinlichkeiten Denkaufgaben Monty-Hall Problem \| Lösung [PDF \| PPSX] Tuesday-Boy Problem \| Lösung Für Interessierte: Artikel "How to Confuse with Statistics or: The Use and Misuse of Conditional Probabilites". Enthält viele illustrative Beispiele. Prosecutor's Fallacy: Wikipedia Artikel (P[A\|B] ist nicht das gleiche wie P[B\|A])
Woche 1	Grundlagen W'keitsrechnung Slides: Administratives Slides: Bankerin Lisa?

Übungen

Informationen zu den Übungen finden Sie hier.

Weitere Literatur zur Vorlesung

Siehe auch Unterlagen oben.

Statistische Datenanalyse - Eine Einführung für Naturwissenschaftler, Stahel
Vektoranalysis, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Mathematische Statistik, Fehler- und Ausgleichsrechnung, Papula [Online Access]
Statistik, Fahrmeir et al. [Online Access]

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