Vorlesung: Do 11:45 - 13:15 im A125; ab Donnerstag, den 16. Dezember: online via webex-meetings (VL+Ü)
Übung: Do 14:15 - 15:45 im A125
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Aktuell: Die Resultate der Klausur sind in das Prüfungssystem eingetragen worden.
Klausureinsicht: Montag 21.Februar 14:00-15:30 Uhr im A131
Vorlesungsplan: Das folgendes Material soll behandelt werden:
2.1 L^1 und L^2 Regression in einer Dimension
2.2 Die Methode der kleinsten Quadrate bei p Regressoren
2.3 Anwendungsbeispiel: Die Fourierreihen-Entwicklung als lineares Regressionsproblem
3.1 Maximum Likelihood Schätzung der Regressionskoeffizienten
3.2 Erwartungswert, Varianz und die Verteilung der Maximum Likelihood Schätzer
3.3 Effizienz und Konsistenz der Maximum Likelihood Schätzer
3.4 Vertrauensintervalle für die Regressionskoeffizienten
Material zum Vorlesungsteil:
week1.pdf
week2.txt
week3.pdf
week4.pdf
week5.pdf week5.txt
week6.pdf
week7.pdf
week8.pdf
week9.pdf
week10.pdf
week11.pdf
week12.pdf week12.txt
week13.pdf week13.txt
Material zur R-Software:
• Die R-Software kann hier heruntergeladen werden. Auf den Hochschul-PCs ist das R bereits installiert.
• Kompakt-Übersichten R-Befehle: 4 Seiten, 7 Seiten, 8 Seiten
• R-Skript zum 4-semestrigen R-Kurs an der Uni Giessen
• W'keitsverteilungen-in-R.pdf
• Date-Formatting-in-R.pdf