Reading Group der Mitarbeiter des Institutes für Statistik
- Учитель: Verena Bauer
- Учитель: Christoph Jansen
- Учитель: Julia Plaß
- Учитель: Tobias Steinherr
- Учитель: Jan Stöcker
- Учитель: Hannah Busen
- Учитель: Nicole Ellenbach
The lecture is equivalent to "Analyse von Lebensdauern" but will be in English. Information on the exact schedule will be given in the first session on Monday, the 12th of October.
Dates / Termine
| Monday / Montag | 16:00 c.t. - 18:00 Uhr | S 007 (Schellingstr. 3) |
| Friday / Freitag | 10:00 c.t. - 12:00 Uhr | S 005 (Schellingstr. 3) |
| Start | 12.10.2015 | |
- Учитель: Göran Kauermann
- Учитель: Benjamin Sischka
- Учитель: Stephanie Thiemichen
Vorlesungsinhalte:
Grundlagen der Numerik und numerische Integration
Erzeugen von univariaten und multivariaten Pseudo-Zufallszahlen
Bootstrap (kurz, da er auch in Schätzen und Testen I + II behandelt wird)
Permutationstests
Matrixzerlegungen im Regressionskontext
EM-Algorithmus
Optimierung (univariat, multivariat, model-based) mit Maximum-Likelihood-Anwendungen
Effizientes und Paralleles Programmieren in R
LVA-Termine
- Учитель: Florian Fendt
- Учитель: Felix Günther
Allgemeines:
Die Veranstaltung wendet sich an Studierende mit Hauptfach Statistik. Das Statistische Praktikum ist für Studierende im Bachelor Studiengang Statistik ein Pflichtbestandteil des Studiums. In Gruppen von 3-4 Personen werden Projekte aus der angewandten Statistik bearbeitet. In der Regel besteht ein Projekt aus statistischen Fragestellungen, die sich aus der Zusammenarbeit mit externen Kooperationspartnern ergeben.
Jede Gruppe hält einen Kurzvortrag. Abgeschlossen wird das Praktikum mit einem längeren Vortrag in Anwesenheit des Projektpartners.
Die Statistik-Kenntnisse aus der Veranstaltung "Lineare Modelle" werden für das Praktikum vorausgesetzt.
Das Statistische Praktikum wird sowohl während der Vorlesungszeit als auch in den Semesterferien angeboten.
Die Projektvergabe für das Praktikum in den Semesterferien findet am 29.01.2016 von 10-11 Uhr (s.t.) im Seminarraum statt.
Falls Sie angemeldet, aber noch nicht für die Vorlesung eingeschrieben sind, melden Sie sich per E-mail an <andreas.bender.[at].stat.uni-muenchen.de>
Virtueller Lernbereich zur Veranstaltung
Statistik I für Studierende der Soziologie, des Nebenfachs Statistik, der Medieninformatik und der Cultural and Cognitive Linguistics
Die Veranstaltungshomepage ist unter http://www.statistik.lmu.de/institut/ag/agmg/lehre/2015_WiSe/StatISoz/index.html zu finden!
Für den Gastzugang bitte das Passwort Statistik WS 15 16 (ohne Leerzeichen!) benutzen
- Учитель: Denise Gawron
- Dozent: Andreas Hueck
- Dozent: Micha Schneider
- Dozent: Andreas Singer
- Учитель: David Rügamer
Master Statistik, Biostatistik, WiSo-Statistik
- Учитель: Clara Happ
- Учитель: Volker Schmid
Bachelor Statistik 3. Semester
- Учитель: Clara Happ
- Учитель: Michael Kobl
- Учитель: Georg Schollmeyer
- Учитель: Lisa Steyer
Finanzdaten haben diverse spezielle (“idiosynkratische”) Eigenschaften, ihre statistische Analyse erfordert daher maßgeschneiderte Methoden. Der Kurs widmet sich diversen Themen der Finanzmarktstatistik auf angewandtem Niveau und orientiert sich dabei an den Büchern von Ruppert (2011), welches für Studierende der LMU frei online verfügbar ist, sowie Tsay (2013).
Zielgruppe des Kurses sind fortgeschrittene Studierende der Statistik mit wirtschaftswissenschaftlicher Ausrichtung.
Geplante Themen
- R und Finanzdaten (Datenquellen- und - import), Stylized Facts, (univariate) Verteilungsmodelle für Finanzdaten
- Zeitreihenmodelle: ARMA und GARCH
- Falls noch Zeit ist: multivariate Verteilungen und Copulas, Hochfrequente Daten, Portfolio-Management
Notwendige Vorkenntnisse
- Solide Kenntnisse in R (mindestens im Umfang der Einführungsveranstaltung)
- Grundkenntnisse der Zeitreihenanalyse (z.B. aus der gleichnamigen Veranstaltung, aus Ökonometrie oder aus Risk Management)
Termine und Anmeldung
Die Veranstaltung findet am 14., 18., 21. und 22.03. jeweils von 10-18 Uhr im CIP-Pool des Instituts für Statistik (Raum 041), Ludwigstr. 33 statt. Die Teilnehmerzahl ist auf 12 beschränkt. Alle Plätze sind bereits vergeben.
Die Zugangsdaten werden in der Veranstaltung mitgeteilt.
Prüfung & Anrechnungsmöglichkeiten
Durch erfolgreiches Ablegen der zum Kurs gehörigen Prüfungsleistungen können Master- sowie fortgeschrittene Bachelor-Studierende 3 ECTS-Punkte erwerben, die im Rahmen der Module
- Statistische Software für Anwendungen der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften A oder B,
- Ausgewählte Gebiete der Wirtschaftsstatistik B,
- Ausgewählte Gebiete der theoretischen Statistik B oder D,
- Ausgewählte Gebiete der angewandten Statistik B
angerechnet werden können.
Die Prüfungsleistung wird aus einer Hausübung und einer 15-minütigen mündlichen Prüfung zu dieser Hausübung bestehen.
- Учитель: Andreas Fuest