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Financial and Actuarial Mathematics
TU Wien, Austria


Obligatorische Weiterbildung für Aktuare (CPD)

142.090 Statistik (ca. 20 CPD-Punkte)

Kostenpflichtig (EUR 200), Anmeldung erforderlich (fam@fam.tuwien.ac.at)

Vortragender:
Univ.Doz. Dr. Rudolf Frühwirth
Institut für Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie (E107), TU Wien

Lehrziele:
Das Ziel der Vorlesung ist, die Studierenden mit den wichtigsten 
statistischen Verfahren vertraut zu machen, die in der Analyse von 
experimentellen Daten benötigt werden. Ein essentieller Bestandteil 
der Vorlesung ist die praktische Demonstration der Methoden anhand 
von echten oder simulierten Datensätzen, die für die experimentelle 
Praxis typisch sind. Alle verwendeten Rechenverfahren sind in Matlab 
implementiert und werden den Studierenden zusammen mit den Datensätzen 
zur Verfügung gestellt.

Lehrinhalte:
1. Deskriptive Statistik:
   Wie kann ich meine experimentellen Daten knapp, aber 
   aussagekräftig präsentieren?
2. Stochastische Modellierung:
   Wie kann ich ein Modell für meine Daten finden, das die zufälligen 
   Komponenten des Experiments korrekt beschreibt, und welche Modelle 
   sind dafür in der Praxis relevant?
3. Parametrische Schätzverfahren, Konfidenzintervalle:
   Wie kann ich aus meinen Daten physikalische Größen schätzen, und 
   wie kann ich die Unsicherheit meiner Schätzung angeben?
4. Lineare Regression:
   Besteht ein Zusammenhang zwischen zwei (oder mehr) beobachteten 
   Größen, und wie kann ich ihn quantifizieren?
5. Untergrundmodellierung, Robuste Verfahren:
   Wie kann ich mein gemessenes Signal vom unvermeidlichen Untergrund 
   abtrennen, und wie kann ich den Einfluss des Untergrunds minimieren?
6. Parametrische und nichtparametrische Tests:
   Wie kann ich überprüfen, ob meine Daten signifikant von der Theorie 
   abweichen?
7. Simulation:
   Warum soll ich mein Experiment simulieren und wie gehe ich dabei vor?

Geplante Termine:
Donnerstag, 14.03.2013 - 27.06.2013,
jeweils Do, 08:00 - 10:00, FH Hörsaal 2

FH Hörsaal 2:  Freihaus, 2. Stock, gelber Bereich
               TU Wien, Wiedner Hauptstraße 8-10, 1040 Wien       

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