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Willkommen bei der Statistik in Heidelberg!

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Im Bereich der Statistik finden regelmäßig Vorträge statt, zu denen auch Studierende eingeladen sind. Aktuelle Informationen finden Sie dazu unter http://www.statlab.uni-heidelberg.de/termine.


Lehrveranstaltungen der Statistik im WS 96/97

Lehrveranstaltungen der Statistik im SS97


Für Studierende, die im Sommersemester 1997 mit der Statistik beginnen wollen, ist die Vorlesung Statistik I besonders geeignet.

Statistik I (Kursusvorlesung)

Dozent:

E. Mammen

Zeit und Ort:

Mi 11 - 13, Fr 9 - 11 AM HS 134 (mit Übungen 2st.)

Beginn:

16. 4.97

Gebiet:

Angewandte Mathematik, Statistik
	- Anmeldung	+ Scheinerwerb
	+ Fortsetzung geplant	- Themenvergabe

Inhalte:

Die Vorlesung wendet sich an Studenten mittleren Semesters, die über Grundkenntnisse in der Statistik/Stochastik im Umfang etwa einer Grundvorlesung verfügen. Die Vorlesung setzt keine maßtheoretischen Kenntnisse voraus. Benötigte Resultate aus der Maßtheorie werden in einem Steilkurs am Anfang der Vorlesung diskutiert. In einem zweiten Teil führt die Vorlesung in die entscheidungstheoretische Grundlegung der mathematischen Statistik ein (Vergleich stochastischer Experimente, Suffizienz, Testtheorie, Neyman-Pearson Lemma). Der dritte und letzte Teil stellt asymtotische Ansätze vor (Lokale asymptotische Normalität von Experimenten).

Literatur:

(zum zweiten Teil)
T. Ferguson (1967). Mathematical Statistics - a Decision - Theoretic Approach.
E. Lehmann (1986). Testing Statistical Hypotheses.
M.J. Schervish (1995). Theory of Statistics.

Zielgruppe:

Studierende ab dem 5. Semester

Voraussetzungen:

Grundvorlesung Statistik/Stochastik

Empirische Prozesse (Kursusvorlesung)

Dozent:

Dr. L. Dümbgen

Zeit und Ort:

Mo, Mi 9 - 11 Uhr, AM HS -101 (mit Übungen 2st.)

Beginn:

Mittwoch, 16.4.97

Gebiet:

Angewandte Mathematik, Stochastik
	- Anmeldung	+ Scheinerwerb
	+ Fortsetzung geplant	- Themenvergabe

Inhalte:

Die Theorie der empirischen Prozesse ist insbesondere für Anwendungen in der Statistik wichtig, da mit ihrer Hilfe in einer eleganten Weise Konsistenz und Verteilungseigenschaften von statistischen Verfahren hergeleitet werden können. Die Vorlesung ist auch als erster Einstieg in die asymptotische Statistik geeignet.

Literatur:

D. Pollard (1984): Convergence of Stochastic Processes. Springer, New York.
D. Pollard (1990): Empirical Processes: Theory and Applications.
Regionial Conference Series in Probability and Statistics 2,
Institute of Mathematical Statistics, Hayward.
A.W. van der Vaart, J.A. Wellner (1996):
Weak Convergence and Empirical Processes with Applications to Statistics.
Springer, New York.

Zielgruppe:

geeignet für Studierende ab dem 5. Semester mit Studienziel Diplom oder Staatsexamen (Mathematik).

Voraussetzungen:

Grundkenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie

Übungen:

n. V.

Graphische Modelle in der multivariaten Statistik (Spezialvorlesung)

Dozent:

Prof. Dr. R. Dahlhaus

Gebiet:

Angewandte Mathematik, Statistik
	- Anmeldung	+ Scheinerwerb
	- Fortsetzung geplant	+ Themenvergabe

Zeit und Ort:

Do 11 - 13 Uhr, AM HS 134

Beginn:

Donnerstag, 17.4.97

Inhalte:

Graphische Modelle werden in der multivariaten Statistik verwendet, um die Abhängigkeitsstruktur von mehrdimensionalen Zufallsvariablen mittels eines Graphen zu veranschaulichen. Eine Kante in dem Graphen zeigt dabei die bedingte Abhängigkeit (bzw. Korrelation) zwischen zwei Komponenten gegeben den anderen. Ein solcher Graph erlaubt in bestimmter Weise zwischen direkter und indirekter Abhängigkeit (d. h. Abhängigkeit über andere Variablen) zu unterscheiden. In der Vorlesung werden solche Graphen eingeführt, die dazugehörenden Parameter geschätzt und die Identifikation (bzw. die Auswahl) des Graphen behandelt.

Literatur:

Lauritzen, S. (1996). Graphical Models . Clarendon Press, Oxford.
Whittaker, J. (1990). Graphical Models in Applied Multivariate Statistics .
John Wiley, Chichester.
ergänzend: Cox, D. R. & Wermuth, N.(1996). Multivariate dependencies .
Chapman and Hall, London

Voraussetzungen:

Grundvorlesung Stochastik bzw. Statistik, Statistik I

Zielgruppe:

ab 5. Semester

Bemerkungen:

Anmeldung nicht erforderlich. Scheinerwerb ist möglich. Fortsetzung ist nicht geplant. Themenvergabe für eine Diplom-/Staatsexamensarbeit ist nach Besuch möglich bei Vorliegen weiterer Voraussetzungen (Scheine in Kursusvorlesungen, Seminaren)

Übungen:

n. V.

Statistik von Richtungsdaten (Seminar)

Dozenten:

Prof. Dr. D. W. Müller, Dr. L. Dümbgen

Zeit und Ort:

Dienstag 14 - 16 Uhr, AM HS 133

Beginn:

Dienstag, 15.4.97

Vorbesprechung:

Montag, 11.2.97, 14 Uhr c.t.

Gebiet:

Angewandte Mathematik, Statistik
	- Anmeldung	+ Scheinerwerb
	- Fortsetzung geplant	+ Themenvergabe

Inhalte:

Daten auf Sphären kommen in einer Vielzahl von Gebieten wie beispielsweise Biologie, Medizin und Meteorologie vor. Das Seminar behandelt die Modellierung und statistische Analyse solcher Daten. Ausgehend von klassischen parametrischen Ansätzen wenden wir uns im Verlaufe des Seminars auch nichtparametrischen Modellen und Resampling-Verfahren zu.

Literatur:

N.I. Fisher (1993): Statistical analysis of circular data. Cambridge.
G.S. Watson (1983): Statistics on Spheres. Wiley , New York.
K.V. Mardia (1972): Statistics of directional data. Academic Press, London, New York.

Zielgruppe:

geeignet für Studierende ab dem 5. Semester mit Studienziel Diplom oder Staatsexamen (Mathematik).

Voraussetzungen:

Grundkenntnisse in Statistik

Seminar über Statistik

Dozenten:

E. Mammen, W. Polonik

Zeit und Ort:

Do 11 - 13 AM HS -101

Beginn:

17. 4. 97

Vorbesprechung:

17. 4. 97

Gebiet:

Angewandte Mathematik, Statistik
	? Anmeldung	+ Scheinerwerb
	? Fortsetzung geplant	+ Themenvergabe

Inhalte:

Das Seminar wendet sich an Studenten nach dem Vordiplom, die über Grundkenntnisse in der Statistik im Umfang etwa einer Grundvorlesung verfügen. Gegenstand des Seminars sind Grundkonzepte der Zeitreihenanalyse. Ziel der Zeitreihenanalyse ist die statistische Inferenz über zeitabhängige Daten. Die Zeitreihenanalyse ist einer der wichtigen Zweige der modernen Statistik mit vielen Anwendungsbezügen unter anderen in der Ökonometrie. Dem Seminar zugrundegelegt sind die beiden angegebenen Bücher.

Literatur:

P. J. Brockwell and R. A. Davis (1996). Introduction to Time Series and Forecasting; Springer.
P. Brockwell and R. A. Davis (1991). Time Series: Theory and Methods; Springer.

Zielgruppe:

Studierende ab dem 5. Semester

Voraussetzungen:

Grundvorlesung Statistik/Stochastik

Kolloquium über Statistik

Dozenten:

R. Dahlhaus, E. Mammen, D.W. Müller

Zeit und Ort:

Do 16 - 18 / AM HS 134

Gebiet:

Angewandte Mathematik, Statistik
	- Anmeldung	- Scheinerwerb
	+ Fortsetzung	+ Themenvergabe

Inhalte:

Hier tragen normalerweise Koloquiumsgäste oder Mitarbeiter und Dozenten über ihre Forschung vor. Wer mit dem Gedanken spielt, sich in Richtung Statistik zu spezialisieren, kann sich hier als Zuhörer orientieren.

Zielgruppe:

allgemein ab 6. Semester

Ausgewählte Kapitel aus der Mathematischen Statistik (Oberseminar)

Dozenten: R. Dahlhaus, E. Mammen, D.W. Müller

Ort und Zeit:

Do 9 - 11 / AM HS 101

Gebiet:

Angewandte Mathematik, Statistik
	- Anmeldung	- Scheinerwerb
	+ Fortsetzung	+ Themenvergabe

Inhalte:

Aktuelle Entwicklungen der Mathmatischen Statistik.

Zielgruppe:

allgemein ab Hauptstudium. Alle Studierenden, die eine Diplomarbeit in Statistik erwägen oder beabsichtigen, sich in Statistik zu spezialisieren, sind zu dem Oberseminar herzlichst eingeladen.

Software-Praktikum Statistik

Dozent:

Dr. G. Sawitzki

Ort und Zeit:

Di 10 - 12 u. n.V. AM 230

Gebiet:

Angewandte Mathematik, Statistik, Informatik
	+ Anmeldung	+ Scheinerwerb
	+ Fortsetzung geplant	- Themenvergabe

Inhalte:

Software-Entwicklung (Entwurf, Implementierung und Evaluation) unter besonderer Berücksichtigung der Anforderungen im "Statistical Computing".

Literatur:

P.Dirschedl & R.Ostermann (eds.) Computational Statistics. Papers collected on the Occasion of the 25th Conference on Statistical Computing at Schloss Reisensburg. Heidelberg, Physica, 1994, ISBN 3-7908-0813-X.
H. Mössenböck: Objekt-Orientierte Programmierung in Oberon-2. Springer. ISBN 3-540-57789-02. (Objekt-orientiertes Programm-Design)
J. Marais: Design and Implementation of a Component Architecture for Oberon. Dissertation. ETHZ 11697. ETH Zürich 1996.

Zielgruppe:

Studierende im mittleren Studienabschnitt. Die Veranstaltung ist besonders geeignet für Studierende, die am Statistischen Praktikum interessiert sind oder eine Diplomarbeit mit Simulationen beabsichtigen.

Voraussetzungen:

Grundkenntnisse in der Stochastik (z.B. Einführung in die Statistik oder Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie), Kenntnisse in einer höheren Programmiersprache (vorzugsweise Pascal, Modula oder Oberon).

Anmeldung und weitere Information:

G. Sawitzki, T. 54 89 79

Siehe auch:

Einführung in die Stochastik, 4st.

M. Mürmann
Mi 11 - 13, Fr 9 - 11 AM HS -104 Ü

Übungen zu Einführung in die Stochastik, 2st.

M. Mürmann
n.V.

Maßtheorie (Kursusvorlesung)

Dozent:

Prof. Dr. D.W. Müller

Zeit und Ort:

Di, Fr 11 - 13 Uhr, AM HS 134 ; Übungen Di 16 - 18 AM HS 133

Beginn:

Dienstag, 15.4.97

Gebiet:

Angewandte Mathematik/Stochastik /Statistik
	- Anmeldung	+ Scheinerwerb
	- Fortsetzung geplant	- Themenvergabe

Inhalte:

In dieser Vorlesung wird die abstrakte Maßtheorie behandelt. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Behandlung der Theorie endlicher Maße, speziell normierter (Wahrscheinlichkeits-) Maße. Wo topologische Grundräume eine Rolle spielen, wird die Theorie im Rahmen polnischer Räume dargestellt. Spezielle Kapitel sind "Maße auf Funktionenräumen", "Wienermaß", "schwache Konvergenz von Wahrscheinlichkeitsmaßen auf metrischen Räumen". Die mathematische Präsentation läßt sich von der Vorstellung, endlicher Maße als Linearformen auf Vektorverbänden beschränkter reeller Funktionen leiten.

Inhaltsverzeichnis:

  1. Semiringe,Treppenfunktionen
  2. Das Eudoxos-Integral
  3. Maße, monotone Fortsetzung
  4. Äußeres Maß
  5. Die Maß-Fortsetzung
  6. Konvergenzsätze für Integrale
  7. Definitionsbereiche
  8. Sigma-endliche Maße
  9. Die Verbandsstruktur der Maße, Satz von Radon-Nikodym
  10. Anwendung des Satzes von Radon-Nikodym
  11. Die Lebesgue-Zerlegung
  12. Maße auf Produkträumen
  13. Polnische Räume
  14. Unendliche Produkte, Funktionräume
  15. Differenzierbarkeit
  16. Der Dichtesatz
  17. Schwache Konvergenz von Wahrscheinlichkeitsmaßen
  18. Duale Lipschitz-Norm, Satz von Kantorovich-Rubinstein

Literatur:

Neveu, Jacques (1969): Mathematische Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie. München.
Dudley (1989): Real Analysis and Probability. Wadsworth, Belmont.

Zielgruppe:

geeignet für Studierende ab dem 5. Semester mit Studienziel Diplom oder Staatsexamen (Mathematik, Physik, Wirtschaftswissenschaften).

Voraussetzungen:

Grundkenntnisse in Linearer Algebra I, II sowie Analysis I, II.

Maßtheorie 2, 4st.

M. Leinert
Mo 11 - 13, Do 11 - 13 AM HS - 111 Ü

Übungen zu Maßtheorie 2, 2st.

M. Leinert
Do 14 - 16 AM HS -111

Wahrscheinlichkeitstheorie, 2st.

M. Mürmann
Do 14 - 16 AM HS -101

Simulationen in der Stochastik, 2st.

M. Soloveitchik
Di 14 - 16 AM HS -101 S(A)

Stochastische Differentialgleichungen, 2st.

M. Mürmann
n.V.

Einführung in die Programmiersprache Oberon (Ergänzungsveranstaltung)

Dozent:

Dr. G. Sawitzki

Ort und Zeit:

Kompakt-Kurs 7.-12. April. Beginn: Mo. 7.April 10 ct.
Weitere Termine möglich. AM 230

Gebiet:

Informatik
	+ Anmeldung	        + Scheinerwerb
	+ Fortsetzung geplant	- Themenvergabe

Inhalte:

Oberon 2 ist eine von N. Wirth neu entwicklete objekt-orientierte Programmiersprache für den allgemeinen Gebrauch, die Pascal und Modula ablöst. Als Programmiersprache ist Oberon besonders klar und leicht erlernbar. Sie repräsentiert die Grundkonzepte moderner Programmiersprachen (Block-Struktur, Modularität, sichere Datentypen).
Oberon ist besonders geeignet, die für die Entwicklung von objekt-orientierten Programmen notwendigen Entwurfs-Techniken (program design) systematisch kennen zu lernen.
Oberon-Compiler für alle wesentlichen Rechnertypen und Material für Eigenstudium können den Teilnehmern zur Verfügung gestellt werden. Siehe auch http://www.statlab.uni-heidelberg.de/projects/oberon/.

Literatur:

M. Reiser, N. Wirth: Programmieren in Oberon. Addison-Wesley 1994, ISBN 3-89319-657-9
M. Reiser: The Oberon System. Addison-Wesley 1991. ISBN 0 201 54422 9 PBK (Benutzerführer für die Oberon-Programmierumgebung und Referenz für die Standard-Bibliothek)
J. Templ. Oberon 2. (CD-Version) Addison-Wesley 1995. ISBN 3-89319-886-5.

Zielgruppe:

Studierende aller Studienabschnitte mit Interesse an Informatik.

Voraussetzungen:

Kenntnisse in der Rechnerbenutzung.

Beschränkte Teilnehmerzahl. Anmeldung ist erforderlich. Anmeldung und weitere Information:

G. Sawitzki, T. 54 89 79

Wir danken allen Mitarbeitern und Mitarbeiterinnen, die diese Information zur Verfügung gestellt haben. Zu danken ist auch der Fachschaft für die Anregung dazu.