Person: Dr. Cornelia Oberhauser
SAS Course as a 10-day block course during the semester break
Dates: 14.9.2026 - 25.9.2026 (mainly in the morning)
Enrolment key
- The enrolment key is: ‘saskurs2026’
Guest key
- The guest key is: ‘saskurs2026’
- Teacher: Cornelia Oberhauser
Die Veranstaltung wendet sich an Studierende im Bachelor Statistik & DataScience (3. Semester). Das "Grundlegende Praxisprojekt" (BA Statistik und Data Science - PO 2021) ist eine Pflichtveranstaltung (Modul P 11.1).
Die Veranstaltung wird sowohl während der Vorlesungszeit (in zwei getrennten Termingruppen) als auch in den Semesterferien angeboten. Diese Moodle-Seite ist gemeinsam für alle Veranstaltungen. Für alle drei Blöcke finden Einführungsveranstaltungen mit Anwesenheitspflicht statt. Aus organisatorischen Gründen ist eine frühzeitige, separate Anmeldung für die Teilnahme während der Vorlesungszeit nötig -- schreiben Sie sich bitte in den Kurs ein und melden Sie sich dann auf der Kursseite für einen der 128 während dem Semester verfügbaren Praktikumsplätze an. Diese Anmeldung ist bis zum 30.09.2026 möglich. Melden Sie sich auch für die Veranstaltung während des Semesters im LSF an.
Die verpflichtende Anmeldung auf der Moodle Seite für die Veranstaltung in der Vorlesungszeit ist bis zum 30.09.2026 möglich. Bitte beachten Sie, dass das Einschreiben in diesen Kurs keine Anmeldung darstellt.
Das Anfängerpraktikum in der vorlesungsfreien Zeit beginnt am 01.03.2026 mit der Projektvergabe (Anwesenheitspflicht). Weitere Infos folgen bald.
Selbsteinschreibungsschlüssel: gp2627
- Teacher: Carlota Gonzalo Saul
- Teacher: Sabine Hoffmann
- Teacher: Mona Niethammer
- Teacher: Philip Pervan
- Teacher: Nina Scheerer
- Teacher: Alexander Zielke Esteban
Die Veranstaltung wendet sich an Studierende mit Hauptfach Statistik und Data Science bzw. Statistik. Das Fortgeschrittene Praxisprojekt (PO 2021) bzw. Statistische Praktikum (PO 2010) ist für Studierende im Bachelor-Studiengang Statistik ein Pflichtbestandteil des Studiums. In Gruppen von 4-5 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 Zwischenvortrag bei dem bisherige Ergebnisse diskutiert und Anreize für weitere Analyse-Ansätze gegeben werden. Abgeschlossen wird das Praktikum mit einem längeren Vortrag in Anwesenheit des Projektpartners.
Die Statistik-Kenntnisse aus der Veranstaltung "Einführung in die lineare statistische Modellierung" bzw. "Lineare Modelle" werden für das Praktikum dringend empfohlen. Ohne diese Kenntnisse wird eine Bearbeitung der Projekte nicht möglich sein.
Die Veranstaltung wird sowohl während der Vorlesungszeit als auch in den Semesterferien angeboten. Die fristgerechte Anmeldung auf Moodle bis zum 30.09.2026 ist notwendig und verpflichtend, um eine ausreichende Menge an Projekten vorbereiten zu können. Ohne Anmeldung kann eine Teilnahme nicht garantiert werden. Bei der Anmeldung bitte auf die Angabe der korrekten Prüfungsordnung achten. Bitte beachten Sie, dass das Einschreiben in diesen Kurs keine Anmeldung darstellt.
Einschreibeschlüssel : w2627_statprak
- Teacher: Laura Bader
- Teacher: Johannes Piller
The seminar will present and discuss current statistical analyses of climate change-related scientific studies. There will be three focal points: Climate Extreme, Urban Areas & Traffic, and Nutrition & Food Systems
Students are expected to engage intensively with the scientific literature, present the statistical methodology relevant to their chosen topic, and/or replicate results from the literature.
[key: CCStats2627]- Teacher: Henri Funk
Der Kurs zur Einführung in die statistische Datenanalyse wird vom Statistischen Beratungslabor der LMU (StaBLab) angeboten. Ziel der Kurse ist es, den Teilnehmerinnen und Teilnehmern grundlegende statistische Kenntnisse zu vermitteln und sie dazu zu befähigen, diese eigenständig in ihren Projekten anzuwenden. Die Veranstaltungen zeichnen sich durch einen starken Praxisbezug aus und basieren auf den vielfältigen Erfahrungen aus der statistischen Beratung am StaBLab.
Der Kurs teilt sich auf in einen Grundkurs und einen Aufbaukurs. Der Grundkurs vermittelt Grundlagen aus Theorie (Kurzeinführung in die Statistik) und Praxis (Vertiefung der Theorie, Umgang mit der statistischen Software R). Der Aufbaukurs widmet sich schwerpunktmäßig der Regression und der fortgeschrittenen Gestaltung von Graphiken in R sowie der Diskussion praktischer Fragestellungen (gerne auch anhand von Projekten der Kursteilnehmer). PC-Arbeitsplätze können gestellt werden, wünschenswert wäre jedoch eine Bearbeitung der Praxisaufgaben am eigenen Laptop. Es sind für den Grundkurs drei Blöcke und für den Aufbaukurs zwei Blöcke mit je zwei dreistündigen Einheiten geplant.
Zielgruppe:
Studierende, Promovierende und wissenschaftliche Mitarbeiter an der LMU, die sich in ihrer Abschluss- bzw. Forschungsarbeit mit quantitativen Analysen beschäftigen werden und geringe bzw. keine statistischen Kenntnisse haben, oder grundsätzlich Interesse haben, die freie Statistiksoftware R zu erlernen. Insbesondere ist es empfehlenswert, den Grundkurs vorbereitend zu einer Beratung beim StaBLab zu besuchen.
- Teacher: Johannes Piller