105.701 AKSTA Seminar aus angewandter Statistik
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2020S, SE, 2.0h, 3.0EC
Diese Lehrveranstaltung wird nach dem neuen Modus evaluiert. Mehr erfahren

LVA-Bewertung

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: SE Seminar

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage ein solides Verständnis von Verfahren zur suffizienten Dimensionsreduktion (SDR) und können die in den letzten drei Dekaden entwickelten SDR Methoden zur Analyse multivariater Daten nutzen. Zudem sind sie in der Lage ein bestimmtes SDR-Verfahren zusammenfassend zu beschreiben und vorzustellen. 

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

Hinreichende Dimensionsreduktion (SDR) zielt darauf ab, im eine im statistischen Sinne hinreichende Reduktionen der Dimension der erkärenden Variable X zu schätzen, um die Zielvariable Y zu modellieren. Die Reduktion und das Targeting werden gleichzeitig durchgeführt, wenn die SDR eine ausreichende Funktion der Regressoren X identifiziert, welche die Information in der bedingten Verteilung von Y bei X erhält.

Der Kurs deckt die meisten moment- und modellbasierten SDR-Methoden und die neuesten methodischen Entwicklungen ab. Die Studierenden erhalten Unterrichtsmaterial von der LVA-Leitung und werden während des Kurses Vorträge halten.

Methoden

Die Veranstaltung ist ein Seminar. Die Dozentin wird eine Einführung und einen Überblick über das Thema geben, und die Studierenden präsentieren wissenschaftliche Artikel. 

Prüfungsmodus

Prüfungsimmanent

Weitere Informationen

Beachten Sie beim Verfassen der Ausarbeitung bitte die Richtlinie der TU Wien zum Umgang mit Plagiaten: https://www.tuwien.ac.at/fileadmin/t/ukanzlei/Lehre_-_Leitfaden_zum_Umgang_mit_Plagiaten.pdf


Beachten Sie beim Verfassen der Ausarbeitung bitte die Richtlinie der TU Wien zum Umgang mit Plagiaten: https://www.tuwien.at/fileadmin/Assets/dienstleister/Datenschutz_und_Dokumentenmanagement/Lehre_-_Leitfaden_zum_Umgang_mit_Plagiaten.pdf

Vortragende

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Mi.14:00 - 15:3011.03.2020Sem.R. DA grün 06B .

Leistungsnachweis

Die Studierenden präsentieren wissenschaftliche Artikel zum Thema suffiziente Dimensionsreduktion. 

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
26.02.2020 11:00 26.03.2020 23:59

Curricula

StudienkennzahlSemesterAnm.Bed.Info
860 GW Gebundene Wahlfächer - Technische Mathematik

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Weitere Informationen

  • Anwesenheitspflicht!

Sprache

Englisch