UE Statistik 1
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Programm 1 Organisatorisches Literatur Anforderungen Notenschlüssel Sprechstunden Marek Chudý 2 Institut für Statistik und Operations Research http://homepage.univie.ac.at/marek.chudy/ 3 Inhalt des Kurses Grundlagen der Wahrscheinlichkeit und Statistik anhand von Beispielen UE Statistik 1 Sommersemester, 4. März 2015 2 Organisatorisches E. Reschenhofer → check Homepage Theorie (anhand von kleineren Beispielen) Am Ende → ein Test (Quiz) Unterlagen für R Software: Hatzinger/Hornik/Nagel/Maier: R: Einführung durch angewandte Statistik http://www.r-project.org/ - R Software http://www.rstudio.com/ - angenehmes R - Environment http://www.statmethods.net/ - online Manual http://cran.r-project.org/other-docs.html - Manuale in Eng/Deu/Fr... Übung Anwendung der Theorie auf Beispiele (+ Software R) Punkten werden während des Semesters gesammelt Tutorium und Fragestunden Fragen zur Stoff der Vorlesung/ Übung oder zur R Software Teilnahme ist nicht notwendig aber empfohlen Übungsgruppen: für max. 50 Studierenden, Gr. 1 Mi. /9:45 - 11:15/ HS 8 - 1. Stock ( 0 frei, 17 Warteliste) Literatur: Brannath/Futschik/Krall: Statistik im Studium der Wirtschaftswissenschaften: Eine Einführung anhand von Beispielen Facultas Verlag Gr. 2 Mi. /15:00 - 16:30/ HS 9 - 1. Stock ( 0 frei, 0 Warteliste) Gr. 3 Fr. / 8:00 - 9:30/ HS 3 - EG ( 0 frei, ? Warteliste) Gr. 4 Fr. / 9:45 - 11:15/ HS ? - ? ( 0 frei, ? Warteliste) Gr. 5 Do. / 8:00 - 9:30/ HS 10 - 2. Stock ( 28 frei, ? Warteliste) UE Statistik 1 [email protected] Kursunterlagen: Folien −→ homepage von E. Reschenhofer. Übungsmaterial −→ homepage von Übungsleiter(In). Vorlesung 3 UE Statistik 1 Organisatorisches [email protected] 4 UE Statistik 1 [email protected] Organisatorisches Organisatorisches Tabelle : Wichtige Termine Anforderungen UE Statistik 1 Vorkenntnisse −→ Grundzüge der Statistik Prüfung −→ drei Zwischentests: Dauer: 15 min Punkten: max 10 Inhalt: Vorher behandelter Stoff Teil Datum Zeit Gr1/Gr2 Ort Gr1/Gr2 1. Zwischentest 2. Zwischentest 3. Zwischentest Summe 18.03. 15.04. 06.05. 09:45/15:00 09:45/15:00 09:45/15:00 HS 8/9 HS 8/9 HS 8/9 Note 1 2 3 4 5 UE Statistik 1 10 10 10 30 Tabelle : Bewertung Aktive Mitarbeit (freiwillige Tafelmeldung) 5 Punkte [email protected] Organisatorisches 6 Punkte 30+ − 26 25.5 − 21 20.5 − 18 17.5 − 16 15.5 − 0 UE Statistik 1 [email protected] Inhalt des Kurses 1 Wahrscheinlichkeit Ereignisse Mengen und Stichprobenräume Unabhängigkeit, Bedingte Wahrscheinlichkeit, Satz von Bayes Sprechstunden und Kontakt Zufallsvariablen Ich bin im Raum 6.344/ 6. Stock/ OMP 1/ Mittwoch/ 11:15-12:00. Termine außerhalb der Sprechstunden können Sie per Mail vereinbaren: Diskrete Zufallsvariablen • Verteilung • Momente (Erwartungswert, Varianz) Stetige Zufallsvariablen [email protected] • Verteilung • Momente (Erwartungswert, Varianz) Auf meiner Webseite finden Sie die Unterlagen zum Kurs und wichtige Nachrichten. Asymptotik Tschebyscheff - Ungleichung Gesetzt der großen Zahlen Zentraler Grenzwertsatz http://homepage.univie.ac.at/marek.chudy/ Normal -, Chi,- und t- Verteilung 2 Statistik Inferenzstatistik Lineare Regression 7 UE Statistik 1 [email protected] 8 UE Statistik 1 [email protected] Ereignisse Wahrscheinlichkeit Begriffe, die wir oft benutzen: Datenanalyse: Beschreibung von empirisch erhobenen Daten. Zufallsexperiment: Vorgang, der endlich oder unendlich viele mögliche Ergebnisse hat. Wir wissen nicht im voraus, welches von diesen Ergebnissen eintreten wird. Die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses A bezeichnen wir als P(A). Es gilt: P(A) ∈ P(Ω) = Beispiel (Wir werfen 4 Würfel(verschiedene Farben)) P(A ∪ B) = Wie viele mögliche Ergebnisse hat dieses Zufallsexperiment? In wie vielen davon sind alle 4 Augenzahlen verschieden? wenn A und B zwei ausschließende Ereignisse sind. Unabhängige Ereignisse: Zwei Ereignisse A und B heißen unabhängig, falls P(A ∩ B) = P(A) ∗ P(B). Ereignis: Ausgang eines Zufallsexperiments. Die Menge aller denkbaren Ausgänge (Elementarereignisse) eines Zufallsexperimentes nennt man den Ereignisraum. Notation: Ereignisraum −→ Ω. Elementarereignis −→ ω. 9 h0, 1i , 1, P(A) + P(B), Andernfalls heißen die Ereignisse abhängig. Beispiel (Wir messen unsere Temperatur) Beispiel (Wir werfen 4 Würfel) Wie viele mögliche Ergebnisse hat dieser Zufallsexperiment? Was ist ω und Ω? Mit welcher Wahrscheinlichkeit sind alle 4 Augenzahlen verschieden? UE Statistik 1 [email protected] Zusammenfassung Organisatorisches... Sich die Termine der Prüfungen merken. Die Anforderungen und Notenschlüssel anschauen. Grundzüge der Statistik wiederholen... Für die nächste Stunde... Beispiele im Buch + Übungsmaterial durchgehen. Fragen und Korrekturen bitte an [email protected] schicken. 10 UE Statistik 1 [email protected]
