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Entropy is defined as a measurable physical property that is most commonly associated with a state of disorder, randomness, or uncertainty. It is strongly connected with probability distributions and the principle of maximum entropy can be very useful in statistical inference, in particular in Bayes statistics. In this course we will introduce the concept of entropy in the context of information theory as well as apply the concepts on real data sets.

Syllabus

1. Introduction and Preview
2. Entropy, Relative Entropy, and Mutual Information
3. Asymptotic Equipartition Property
4. Entropy Rates of a Stochastic Process
5. Differential Entropy
6. Information Theory and Statistics

Schedule:

Information Theory and Entropy for Master Statistics and Data Science, Master Data Science, Master Statistik, Master Biostatistik, Master Statistik WiSo.

Enrolment Key: Shannon23

• This lecture covers the basics of Bayesian statistics and its practical applications
  
• The lecture is held in English. It will be held online too. 
  
• The course may be taken by students with a minor in "Statistik" or "Statistik und Data Science", as well as a major in "Statistik" (Prüfungsordnung 2010). 

Schedule:

Introduction to Bayesian Statistics for Bachelor and Minor Statistics and Data Science

Registration key: Bayes23

Schedule:

• Der Einschreibeschlüssel lautet: "linalg"

Termine:

Einschreibeschlüssel: Ringvorlesung

Schedule

Type	Date	Location
Initial Meeting	May 2nd 9:00-12:30	Seminar Room 144.      Ludwigstr. 33

Bei der Bildungs(verlaufs)forschung handelt es sich um ein thematisch weit gefasstes interdisziplinäres Forschungsfeld, in dem je nach Perspektive ganz unterschiedliche Fragestellungen verfolgt und mit verschiedenen theoretischen Ansätzen wie auch empirischen Herangehensweisen bearbeitet werden. Im Seminar wird thematisiert, wie Bildung und Bildungsverläufe theoretisch gefasst werden und welche methodischen Zugänge sich hierfür eignen. Andererseits steht die Frage im Vordergrund, von welchen Faktoren die Entwicklung von Bildungsverläufen beeinflusst wird. Insgesamt wird so eine längsschnittliche Perspektive eingenommen, die das Aufwachsen von Kindern und Jugendlichen im Kontext von Bildungsinstitutionen als spezifische Lernumwelten fokussiert.

Der Leistungsnachweis für das Seminar erfolgt anhand mehrerer Übungsaufgaben, die bereits während des Semesters anzufertigen sind.

Seminar degree module

Content

Areal data is a data format in which point observations are aggregated over subregions of a predefined space. These subregions are non-overlapping and make up the entire space. This format is predominately common in medical research and one of the central formats in which, for example, data on Corona infections and hospitalizations were available. Due to the loss of information on the specific point of observation, the estimation of the spatial correlation can become a bit trickier than in spatial point processes. In recent years, especially during the pandemic, working with this type of data has become more relevant for data scientists and statisticians not only due to the relevance of their context but also due to somewhat recent advancements in research on network or graph theory, which allowed research on the statistical methods designed to work with this data more diverse.

Dates:

• The enrolment key is: "rademacher"

Termine

• Vorlesung: Dienstag, 16 - 18 c.t.
• Übungen (Statistik II): 
  Mittwoch, 12 - 14 c.t. (2x) & 14 - 16 c.t. (2x)
  Donnerstag, 18 - 20 c.t.
  Freitag, 10 - 12 c.t.
• Übung (Statistik I):
  Montag, 10 - 12 c.t.

Einschreibeschlüssel

• Der Einschreibeschlüssel lautet "20wiwistat23".

• Der Einschreibeschlüssel ist StoSta23
  
• Vorlesungen aus vorigen Semestern auch als aufgezeichnete Videos bei LMUcast (s.u.) verfügbar. Multiple Choice Quizzes zur Selbstkontrolle auf moodle.
  
• Für die Übungen gibt es Musterlösungen als PDF und Fragestunden zur Übung in vorraussichtlich 2 Gruppen  Mittwochs und Donnerstags.



• Termine

  Vorlesung: 
    Di 12-14 @ S 002 (Schellingstr. 3)  & Do 12-14 @ S 003 (Schellingstr. 3) 
  

  
  Übung/Fragestunde: 
    Mi 12-14 (E 004 HGB), Mi 14-16 (E 004 HGB), Do 14-16 (E 004 HGB)

Syllabus:

1. Overview
2. Fundamentals and Properties of Stochastic Processes
3. Univariate ARIMA-Processes
4. Estimation and Forecasting of ARIMA-Models
5. Univariate GARCH-Models + Extensions
6. Selected aspects: Long Memory und Fractional Differencing, Threshold-Models

Intended audience: Advanced bachelor and master students of statistics, mathematics, computer science (Informatik), economics and business administration.

Prerequisites: Solid mathematical foundations (analysis and linear algebra), basic knowledge in econometrics (econometrics 1) or statistics (linear models).

Record of Achievement:

Modulbeschreibung

In der Vorlesung P 14.2 „Entwicklung, Erziehung und Intervention" werden ausgewählte Inhalte der Pädagogischen Psychologie, Pädagogik und angewandten Entwicklungspsychologie vertieft behandelt. Formal liegen die Schwerpunkte der Veranstaltung liegen auf der Bedeutung individueller und sozialer Entwicklungs-, Lern- und Bildungsvoraussetzungen, dem Zusammenspiel zwischen Sozialisations- und Erziehungsprozessen und deren Veränderungen in der (frühen) Kindheit und über die Lebensspanne. Zudem werden darauf aufbauende Interventionsansätze zur Unterstützung von Entwicklungs-, Bildungs- und Sozialisationsprozessen vorgestellt sowie auf diesbezügliche rechtliche sowie familien- und sozialpolitische Regelungen verwiesen. Diese Aspekte werden paradigmatisch anhand ausgewählter Themen vertieft, die im Folgenden skizziert werden.

Inhalte der Lehrveranstaltung

Der inhaltliche Schwerpunkt der Lehrveranstaltung liegt in den Bereichen:

i)               Entwicklung und Förderung sozial-emotionaler Kompetenzen und Sozialverhaltens (prosoziales Verhalten; Aggression und Gewalt; Moralförderung).

ii)             Erziehungspsychologie und Pädagogisches Handeln

iii)            Frühförderung und frühe Intervention

Ziel der Lehrveranstaltung

Sie erhalten vertiefte Kenntnisse in ausgewählten Themen der pädagogischen Psychologie, angewandten Entwicklungspsychologie und Pädagogik. Sie erwerben vertieftes Wissen, um die ausgewählten Themen hinsichtlich ihrer theoretischen Grundannahmen, des empirischen Forschungsstandes und zentraler Interventionsansätze darzustellen – sowie um auf Grundlage dieses Wissens zu komplexen Fragestellungen Stellung zu nehmen.