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Asymptotische Statistik

Inhalt


Viele der klassischen Inferenzverfahren erfordern sehr restrikte Verteilungsannahmen, die in der Praxis häufig nicht erfüllt werden. In diesem Kurs wird gezeigt, wie man mit Hilfe der asymptotischen Statistik einen Ausweg finden kann. Nach einer kurzen Wiederholung wichtiger zentraler Grenzwertsätze wird zunächst die Konstruktion asymptotisch valider Konfidenzintervalle und die asymptotische (relative) Effizienz von Schätzern diskutiert.Die darauffolgenden Kapitel werden mit den Studierenden in der Vorlesung abgestimmt. Mögliche Themen umfassen dabei die Theorie der nichtparametrischen Dichteschätzung (und Regression), Momenten-, ML- und M-Schätzer, Likelihood-Ratio-Tests, heterogene (M)ANOVA, U- und V-Statistiken oder auch  Rang-, Randomisations- und Permutationsmethoden.

 

Zeiten

Die Vorlesung  / Übung finden in diesem Semester in den folgenden Räumen statt:

Mi:              12:00 - 14:00 Uhr         CDI/ZHB - 120 (Vorlesung)

Di:               16:00 - 18:00 Uhr         ME25 (Übung)

 

Übungsleiter

Paavo Sattler

 

Weitere Informationen zur Veranstaltung finden Sie im zugehörigen Moodlekurs. Das zugehörige Passwort wird in der ersten Vorlesung bekanntgegeben