Multivariate Statistik 1 - Interaktive Studienpläne der TU Ilmenau

Maßtheorie & Stochastik oder Stochastik, lineare Algebra reeller Vektorräume

Die Studierenden kennen vorrangig lineare Modelle zur Beschreibung multivariater, niedrig-dimensionaler Daten, deren Eigenschaften sowie die zugehörigen statistischen Analyseverfahren und deren Eigenschaften. Sie sind in der Lage, erhobene Daten damit zu modellieren und zu analysieren sowie die Ergebnisse zu interpretieren. Ferner können sie die Eigenschaften des Modells und der zugehörigen Verfahren formal zu untersuchen sowie hinsichtlich ihrer Eignung für die gegebene Fragestellung kritisch zu prüfen.

Kovarianzanalyse, Dimenionsreduktion, Regression, Modellwahl, Klassifikation; jeweils mit einem Fokus auf lineare, niedrig-dimensionale Verfahren

Beamer / Tafel / Skript / Aufgaben / Software;
keine besonderen technischen Voraussetzungen

Mardia, K. V., Kent, J. T. and Bibby, J. M. (1982). Multivariate analysis, Academic Press, London.

Rao, C. R., Toutenburg, H., Shalabh and Heumann, C. (2008). Linear Models and Generalizations - Least Squares and Alternatives, 3rd edn, Springer, Berlin.

Sengupta, D. and Jammalamadaka, S. R. (2003). Linear Models - An Integrated Approach, World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., Singapore.

Weisberg, S. (1980). Applied Linear Regression, John Wiley & Sons, New York.