Digitales Forum für die Teilnehmerinnen und Teilnehmer des Unitags im Sommersemester 2021

Hier finden sich außerdem das Programm, wichtige Links und Materialien.

4-day block course in the semester break

Meetings:

Course summary: The social survey is a research tool of fundamental importance across a range of disciplines and is widely used in applied research and as evidence to inform policy making. This course considers the process of conducting a survey, with an emphasis on practical aspects of survey design and implementation, as well as estimation. The course will introduce students to the basic principles of survey design that are used in large-scale surveys. The course will also provide an introduction to key elements of conducting a survey, including procedures in sample design, alternative modes of data collection, questionnaire design, sources of error, and key statistical concepts in estimation.

This is a block course (four days), the course language is English.

Registration key / Einschreibeschlüssel: SDE2021LMU

Schedule

• Class: Wednesday, 8.30 - 10.00 a.m.

Enroll

• Use the key automl to enroll.
  

Schedule

• Lecture: Wednesday, 9 - 11 c.t.
• Tutorial: Wednesday, 11 - 12 c.t.
• Location: online (videos + zoom-meetings)

Enrollment key

• The enrollment key is "sesame_street".

Termine

• Vorlesung: Dienstag, 12:00 - 14:00 Uhr,
• Übungen:  Montag, 14:00 - 16:00 Uhr

Einschreibeschlüssel

• Der Einschreibeschlüssel lautet "einf_oek_w2021".

Lecture (Robert Czudaj)

Tuesday, 4 p.m. -  6 p.m., (Start: November 3, 2020)

Tutorial (Christoph Berninger)

Thursday, 6 p.m. -  8 p.m.,  (Start: November 12, 2020)

• Der Einschreibeschlüssel lautet: fort_oek_2021

Termine und Personen:

Termine

Zielgruppe

Der Kurs richtet sich an Quereinsteiger in einer der Masterstudiengänge im Fach Statistik, die im WiSe 2020/21 ihr Studium beginnen.

Termin

One of the most challenging aspects of dealing with the ongoing "big data" explosion is the development of methods that can identify suitable low-dimensional representations of very high dimensional data sets. The unifying assumption of all such approaches is that high-dimensional data are concentrated in a lower-dimensional subspace (a "manifold", more generally) embedded in the original data space.

In this seminar, we will introduce the mathematical basics of manifolds and embeddings and will discuss both foundational papers on popular dimensionality reduction methods and papers on current research problems in this setting.

General Information

• Kickoff Meeting: 30.10.2020, 12:00 - 14:00
  
• Due to the current situation the seminar will be held online.
• Enrolment key: manil2021
  

Einschreibeschlüssel: ---

Einschreibeschlüssel Gast: PRAKT2021

Einschreibeschlüssel: Wiso2021

Der Lektürekurs wird sich dem Frühen Rom widmen. Der Lektürekanon wird in einem gesonderten moodle-Kurs bereitgestellt. Von den Teilnehmerinnen und Teilnehmern wird die Anfertigung eines Exzerpts zu einem der zugrunde gelegten Titel (Aufsatz bzw. Abschnitt aus einer Monographie) erwartet. Im Rahmen einer Zwischenbesprechung sollen diese Exzerpte vorgestellt werden. Das Abschlussgespräch gilt der gemeinsamen Diskussion über die Leitfrage der Veranstaltung.

Termine für Vorbesprechung, Zwischenbesprechung und Abschlussgespräch: 

• Vorbesprechung: Mo 25.10.2021, 16 Uhr c.t.
• Zwischenbesprechung: Mo 06.12.2021, 16 Uhr c.t.
• Abschlußgespräch: Mo 24.01.2022, 16 Uhr c.t.

Prüfungsform: Gemeinsames Abschlussgespräch

Blockseminar: April 4-6, April 8 and April 11-14, 2022

Einschreibeschlüssel: CSDS2021

Willkommen im Moodle für den Kurs "Neuropsychologie neurologischer udn psyciatrischer Erkrankungen". Wir starten am 22.10.2021 um 10 Uhr in Raum 1302.

Allgemeiner Hinweis: für den Zugang zu LMU Gebäuden gilt die 3G Regelung, d.h. ich muss euren 3G-Nachweis vor Beginn der Sitzung kontrollieren und in den Räumen herrscht Maskenpflicht (medizinisch oder FFP2) solange wir den Mindestabstand nicht einhalten können (was in unserem Fall leider nicht geht). Die LMU selbst bietet auch ein Testzentrum an (mehr dazu hier: https://www.lmu.de/de/die-lmu/informationen-zum-corona-virus/hinweise-zu-studium-und-lehre/index.html#st_img_text__master_1).

Präsenzunterricht steht und fällt mit der Ampel, solange aber irgendwie möglich treffen wir uns persönlich!

LSF-Kursbeschreibung: Pathologische (strukturelle und funktionelle) Veränderungen des zentralen Nervensystems (ZNS) sind häufig mit psychischen Funktionsstörungen assoziiert. Profil, Schweregrad und Verlauf der neuropsychologischen Störungen hängen dabei wesentlich von der Ursache dieser Veränderungen ab. Im Rahmen des UK werden neurologische und psychiatrische Erkrankungen sowie die jeweils zugehörigen psychischen Störungsmuster einschließlich ihrer Dynamik im Verlauf besprochen. Neben einer Vertiefung ihres Wissens lernen die Studierenden zudem, ihre Kenntnisse unter Berücksichtigung Ätiologie-spezifischer Faktoren auf Fragen der neuropsychologischen Diagnostik und Intervention anzuwenden.

Prüfungskurs für die Modulprüfung Psychologie I (EWS) im Wintersemester 2021/22

Schedule:

Die Veranstaltung wendet sich an Studierende mit Hauptfach Statistik und Data Science bzw. Statistik. Das Fortgeschrittende Praxisprojekt (PO 2021) bzw. Statistische Praktikum (PO 2010) 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.

Die Veranstaltung wird sowohl während der Vorlesungszeit als auch in den Semesterferien angeboten. Diese Moodle-Seite ist für beide Veranstaltungen.

Selbsteinschreibungsschlüssel: StatPrak2022

The "Advanced Programming (R)" course targets students in the Statistics and Data Science Master's programme. The course can also be taken by advanced Bachelor's students that have taken "Programmieren statistischer Software". Advanced Programming can be credited as WP4/WP7 (PO 2021), or WP2/WP8 (PO 2010).

The first lecture will happen on Thursday, 2022-10-20, 18:00--20:00 c.t., in Ludwigstr. 28 (Y) RG, Room 023.

The second lecture will be on Thursday 2022-10-27, 18:00--20:00 c.t. at the same place.

Selbsteinschreibungsschlüssel: grlgprkt

Die Veranstaltung wendet sich an Studierende im Bachelor Statistik (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 als auch in den Semesterferien angeboten. Diese Moodle-Seite ist für beide Veranstaltungen. 
Für beide Blöcke findet eine Einführungsveranstaltung mit Anwesenheitspflicht am 19.10. 10-12 statt.
Aus organisatorischen Gründen ist eine frühzeitige, separate Anmeldung für die Teilnahme während der Vorlesungszeit nötig -- schreiben Sie sich bitte ein und gehen Sie dann zur Anmeldung auf der Kursseite.

Syllabus

Teacher: Walter J. Radermacher
Runtime: 1. October 2023 - 12. October 2023
Format: Self-learning through online videos in the first week and in-person workshops for practical appliance of use cases in the second week.
Examination: Oral Exam (3 ECTS credits)
Language: English


Who is this course for? MsC Statistics and Data Science (2021, WP 28+29+40+46), BsC Statistics and Data Science (2021, WP 8+11), Statistik und Data Science als Nebenfach für Bachelor 30 ECTS (2021, WP 4+5), Statistik und Data Science als Nebenfach für Bachelor 60 ECTS (2021, WP 11+12), Statistik und Data Science als Nebenfach 30 ECTS Mathematik (2021, WP 5+6), Statistik Nebenfach 60 ECTS Bachelor Soziologie (2021, WP 10+11), WISO Mater (2010, "Ausgewählte Gebiete..." (3ECTS))

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 bis zum 30.09.2024 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 : statp2425

This bachelor seminar revisits these competing paths and critically compares them to one another. We will read introductory texts to get (more) familiar with frequentist, Bayesian and fiducial inference. We will learn about their differences with respect to both mathematical intricacies and philosophical underpinnings.

The seminar is intended as an introductory course, focusing on very basic concepts and foundational knowledge. Participants should have attended the courses on “statistical inference I and II” (“Statistik III” and “Statistik IV”), but no explicit prior knowledge on the frequentism, Bayesianism, and fiducialism debates is required. We will work with two modern textbooks [1,2], one of which [2, Part I] especially targets novices unfamiliar with the subject. We also welcome interested minor students in their final year. The seminar will be held in English.

[1] Berger, James, Meng, Xiao-Li, Reid, Nancy, and Xie, Ming-Ge. (Eds.). (2024). Handbook of Bayesian, Fiducial, and Frequentist Inference. CRC Press.

[2] Efron, Bradley, and Trevor Hastie. Computer age statistical inference, algorithms, evidence, and data science. student edition. Cambridge University Press, 2021.

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 bis zum 30.09.2025 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 : statp2526

9 ECTS, 4 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung

Primäre Zielgruppe: 3. Semester Bachelor Statistik und Data Science (Module P9 und P10 in SPO 2021)

Inhalte: Einführung ins Schätzen und Testen. 

Teacher: Walter J. Radermacher
In-Person Workshops: February 17, February 18, February 19, 10am-5pm each
Format: Self-learning through online videos and in-person workshops for practical appliance of use cases.

Registration period: October 1 - November 7, 2025.

Examination: 

• Oral Exam (3 ECTS credits), 15 minutes slot per student on March 5^th + March 6th 2026, 9am – 5pm 
• Catching-Up Exam (Nachholtermin): March 13, 2026, 9am – 5pm

Dr. Laura Hanemann

Bildungssoziologie 

Seminar BA • Wintersemester 2020/2021

Mittwoch 12-14 Uhr c.t. • online 

Die Sozialstruktur Deutschlands hat sich in den vergangenen Jahrzehnten, u.a. befördert durch die Bildungsexpansion der 70er Jahre, tiefgreifend verändert (vgl. Vester u. a. 2001). Dennoch belegen zahlreiche Studien, dass die Chancen auf die Teilhabe an Bildung nach wie vor nicht für alle sozialen Gruppen gleich sind. So strukturiert die soziale Herkunft Bildungswege, beispielsweise über die Bildungsentscheidungen, die Eltern für ihre Kinder treffen. Neben der sozialen Herkunft spielen auch das Geschlecht oder ein Migrationshintergrund eine entscheidende Rolle.

Das Seminar geht der Frage nach, wie über gesellschaftlich organisierte Bildung (Schule, Hochschule, Universität) Strukturen gesellschaftlicher Ungleichheit reproduziert oder auch aufgebrochen werden können. Wir beschäftigen uns somit mit einem Feld, das uns auch lebensweltlich nahe ist. Anhand der Lektüre u.a. von empirischen Beiträgen gehen wir verschiedenen Fragen nach, z.B. wie Bildungsungleichheit in der Schule praktisch hergestellt wird oder wie durch Bildung gesellschaftliche Distinktionsmerkmale und darüber (neue) Mechanismen der Reproduktion sozialer Ungleichheit entstehen.

Die Veranstaltung wird wöchentlich als zoom-Seminar stattfinden.