Vorlesung
Graphische u. Rechenintensive Methoden der Datenanalyse

90-659 - - - M. Mächler
Umfang:
2V im WS --- alle 2 Jahre --- (WS 97/98)
Ziel:
Kennenlernen von Grundprinzipien statistischer Graphiken und neuer Methoden der angewandten Datenanalyse anhand von Beispielen für Praktiker, inkl. graphische Darstellungen mehrdimensionaler Daten oder Resultate.

Inhalt:
  1. Graphische Techniken zur Exploration multivariater Daten
  2. Dynamische-interaktive Graphik (``linked plots'', ``brushing'')
  3. Flexible Methoden für Regression, Vorhersage und Klassifikation, speziell bei vielen Variabeln.
    Die behandelten rechenintensiven Verfahren umfassen u.a.
    • Klassifikations- und Regressions-Bäume (CART)
    • Neuronale Netzwerke für Klassifikation u. Vorhersage
    • Additive nichtparametrische Verfahren (GAM, MARS)
    • Projektionssuche (``Projection Pursuit'')

Voraussetzung:
Günstig: Praktische Erfahrung mit der Analyse mehrdimensionaler Daten.
Erwünscht: Grundkenntnisse im Umfang einer Einführungsvorlesung in Wahrscheinlichkeit und Statistik.

Kontaktperson:
Dr. M. Mächler , Seminar für Statistik , Tel.: (63)2-3408
maechler@stat.math.ethz.ch