Prof. H. R. Künsch

Seminar für Statistik,    Leonhardstrasse 27, LEO D1    Sommersemester 2002

90-650 S Statistik (gemeinsam mit A.D. Barbour (Uni), P. Bühlmann und F. Hampel)
Assistenz: Christian Hennig, LEO D10, 01 632 6184, christian.hennig@stat.math.ethz.ch

Data Mining: Statistische Methoden für Vorhersage und Erkennung von Strukturen in Daten.
Das Seminar orientiert sich am Buch "The Elements of Statistical Learning" von T. Hastie, R. Tibshirani, J, Friedman; Springer, New York, 2001. Die wesentliche Problemstellung des "Statistical Learning" besteht darin, aus gegebenen Daten (d.h. Messungen von Einflussgrössen und Zielgrösse oder Klassenzugehörigkeit) Vorhersagen für die Zielgrösse oder Klasse zukünftiger Beobachtungen zu machen und die Strukturen von Abhängigkeiten bzw. Klassen von Daten zu beschreiben. Die behandelten Verfahren (u.a. logistische Regression, Regressions- und Klassifikationsbäume, Support Vector Machines) gehören zum Arsenal des zunehmend in Wissenschaft und Unternehmen angewandten "Data Mining" (meint ungefähr "Analyse der Struktur unübersichtlicher Datensätze").

90-670 V+U Regression
Assistenz: Marcel Dettling, LEO C12.2, 01 632 5319, marcel.dettling@stat.math.ethz.ch

In der Regression wird die Abhängigkeit einer beobachteten quantitativen Zielgrösse von erklärenden Variablen unter Berücksichtigung zufälliger Fehler untersucht. Die Vorlesung gibt eine Einführung in die Theorie und Praxis eines umfassenden und vielbenutzten Teilgebiets der angewandten Statistik, unter Berücksichtigung neuerer Entwicklungen.
Themen der Vorlesung sind: Die Voraussetzung des allgemeinen linearen Modells; Verteilung der Kleinste-Quadrate-Schätzer und daraus abgeleitete Tests, Vertrauens- und Prognose-Intervalle; Querverbindungen zur Varianzanalyse; Residuenanalyse; Modellwahl; Effizienz; Ausblick auf nichtlineare und nichtparametrische Modelle und Methoden.

In den Übungen wird die statistische Software R eingesetzt.

Vorlesung:	Zeit und Ort:	Do	8-10	HG E1.1
		Fr	10-12 (14-täglich)	HG D5.2
	Beginn:	Do	4. April
Übungen:	Zeit und Ort:	Fr	10-12 (14-täglich)	HG D5.2
	Beginn:	Fr	5. April

90-680 K Kolloquium über anwendungsorientierte Statistik
(gemeinsam mit weiteren Dozenten, Koordination H.-R. Roth, 01 632 3245).
Siehe separates Programm oder http://stat.ethz.ch/zukost.html.

Zeit und Ort:

Do 16-18 (ca. 14-täglich)

Uni Hauptgebäude E 18

90-690 K Forschungsseminar über Statistik
(gemeinsam mit A.D. Barbour (Uni), F. Hampel und H.R. Künsch)
Siehe Wochenankündigungen des Forschungsinstituts für Mathematik oder
http://stat.ethz.ch/sfs/vortraege.html.

Zeit und Ort:

Fr 15-17 LEO C15

91-042 4 Mathematik IIB: Lineare Algebra und Statistik

Vorlesung für die Studiengänge Chemie und Biologie, chemische Richtung. Für den Teil Lineare Algebra liegt die Autographie von K. Nipp und D. Stoffer zugrunde, für die Statistik werden Unterlagen verteilt.

V: Zeit und Ort:		Mi 10-12	HG F1
U: Zeit und Ort:	D-CHEM	Do 8-9	HG D5.1, HG D5.3, HG E1.2, HG G26.5
	D-BIOL	Fr 9-10	HG D5.3, HG E3, HG F26.5, LFW E11
Beginn:		Mi 3. April

Sprechstunde nach Vereinbarung   Tel. 01 632 3416    email: kuensch@stat.math.ethz.ch