107.329 Methoden der Angewandten Statistik
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2019W, VO, 3.0h, 4.5EC

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 3.0
  • ECTS: 4.5
  • Typ: VO Vorlesung

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage...

(1) statistische Versuche zu planen und die entsprechenden Daten zu analysieren;

(2) überwachte und unüberwachte statistische Analyse kategorieller Daten (Gütetests, Kontingenztafelanalyse, logistische Regression) und Überlebenszeitdaten (Überlebensfunktion, Cox proportionale Hazard Regression) mithilfe der statistischen Software R durchzuführen.

Inhalt der Lehrveranstaltung

Siehe englische Kursbeschreibung.

Methoden

In der Vorlesung werden Folien gezeigt und Herleitungen an der Tafel präsentiert. Informationen zur Veranstaltung sowie vorlesungsbegleitende Materialien (Kursnotizen, Übungen etc.) sind Tuwel entnehmen. 

Drei Lehrbücher werden genutzt:

·         DOE: A First Course in Design and Analysis of Experiments by Oehlert; Fundamental Concepts in the Design of Experiments, Fifth Edition by Hicks and Turner.

·         Categorical Data: An Introduction to Categorical Data Analysis, Second Edition by Agresti (online in der TU Bücherei verfügbar)

·         Survival Analysis: Applied Survival Analysis, Second Edition by Hosmer, Lemeshow and May (online in der TU Bücherei verfügbar)

In der Veranstaltung werden wir die Statistiksoftware R nutzen, welche Sie auf der "R home page" herunterladen können. Als grafische Benuzteroberfläche bietet sich "RStudio" an.

Prüfungsmodus

Schriftlich

Vortragende

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Mi.11:00 - 12:3002.10.2019Sem.R. DB gelb 04 Lecture (Bura)
Mo.11:00 - 12:3007.10.2019 - 27.01.2020Sem.R. DA grün 06A Vorlesung Bura
Mi.11:00 - 12:3009.10.2019 - 29.01.2020Sem.R. DA grün 06A Lecture (Bura)
Methoden der Angewandten Statistik - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Mi.02.10.201911:00 - 12:30Sem.R. DB gelb 04 Lecture (Bura)
Mo.07.10.201911:00 - 12:30Sem.R. DA grün 06A Vorlesung Bura
Mi.09.10.201911:00 - 12:30Sem.R. DA grün 06A Lecture (Bura)
Mo.14.10.201911:00 - 12:30Sem.R. DA grün 06A Vorlesung Bura
Mi.16.10.201911:00 - 12:30Sem.R. DA grün 06A Lecture (Bura)
Mo.21.10.201911:00 - 12:30Sem.R. DA grün 06A Vorlesung Bura
Mi.23.10.201911:00 - 12:30Sem.R. DA grün 06A Lecture (Bura)
Mo.28.10.201911:00 - 12:30Sem.R. DA grün 06A Vorlesung Bura
Mi.30.10.201911:00 - 12:30Sem.R. DA grün 06A Lecture (Bura)
Mo.04.11.201911:00 - 12:30Sem.R. DA grün 06A Vorlesung Bura
Mi.06.11.201911:00 - 12:30Sem.R. DA grün 06A Lecture (Bura)
Mo.11.11.201911:00 - 12:30Sem.R. DA grün 06A Vorlesung Bura
Mi.13.11.201911:00 - 12:30Sem.R. DA grün 06A Lecture (Bura)
Mo.18.11.201911:00 - 12:30Sem.R. DA grün 06A Vorlesung Bura
Mi.20.11.201911:00 - 12:30Sem.R. DA grün 06A Lecture (Bura)
Mo.25.11.201911:00 - 12:30Sem.R. DA grün 06A Vorlesung Bura
Mi.27.11.201911:00 - 12:30Sem.R. DA grün 06A Lecture (Bura)
Mo.02.12.201911:00 - 12:30Sem.R. DA grün 06A Vorlesung Bura
Mi.04.12.201911:00 - 12:30Sem.R. DA grün 06A Lecture (Bura)
Mo.09.12.201911:00 - 12:30Sem.R. DA grün 06A Vorlesung Bura

Leistungsnachweis

Die Abschlussprüfung besteht aus einer schriftlichen Klausur (70%) und einem Datenanalyseprojekt (30%).

 

Prüfungen

TagZeitDatumOrtPrüfungsmodusAnmeldefristAnmeldungPrüfung
Mi.11:00 - 13:0029.01.2020Sem.R. DB gelb 04 schriftlich18.12.2019 14:00 - 26.01.2020 23:55in TISS1. Prüfungstermin - date tbc
Di.11:00 - 13:0004.02.2020Sem.R. DB gelb 04 schriftlich06.01.2020 10:00 - 02.02.2020 23:55in TISS2. Prüfungstermin - date tbc
Mo.11:00 - 13:0002.03.2020Sem.R. DB gelb 04 schriftlich05.02.2020 10:00 - 28.02.2020 23:55in TISS3. Prüfungstermin - date tbc

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
30.08.2019 09:00 12.10.2019 14:00

Curricula

Literatur

Es wird ein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Vorkenntnisse

Probability and statistics at the level of Applied Mathematical Statistics; Calculus and Linear Algebra.

Vorausgehende Lehrveranstaltungen

Sprache

Englisch