After successful completion of the course, students are able to

choose an optimal satistic decision in the field of parameter estimation for a stochastic model

or to choose an non-parametrical model and apply optimal decisions inthat case

theory of estimation

stochastische Modelle zu erstellen, beherrschen die Standardverfahren der Bayes-Statistik, verfügen über Kenntnisse in speziellen Gebieten (wie nichtparametrische Verfahren im Bayes'schen Kontext), die Verwendung der allgemeinen bedingten Erwartung unter einer Sigma-algebra wird auch im nicht dominierten Fall beherrscht, die unbeschränkten Verwendungen von Bayes-Modellen kann in Theorie und Datenanalyse eingebracht werden. eigenständige Erstellung und Implementierung von Software zu Bayes-Statistik wird beherrscht

VORBESPRECHUNG/ TERMINVEREINBARUNG 2018

  MI    -----      7..3. 13h     !!           SEM 107/1    GOLDENES LAMM

Die Termine werden in Abprache mit dem Vortragenden vereinbart

Interessenten sollen per Mail bzw,  telefonisch  Information zur LV abrufen

stochastische Modelle zu erstellen, beherrschen die Standardverfahren der Bayes-Statistik, verfügen über Kenntnisse in speziellen Gebieten (wie nichtparametrische Verfahren im Bayes'schen Kontext), die Verwendung der allgemeinen bedingten Erwartung unter einer Sigma-algebra wird auch im nicht dominierten Fall beherrscht, die unbeschränkten Verwendungen von Bayes-Modellen kann in Theorie und Datenanalyse eingebracht werden. eigenständige Erstellung und Implementierung von Software zu Bayes-Statistik wird beherrscht