Luchsinger Mathematics AG

Einführung in die Statistik

No 10493-01 - 10493-05, 7 CP

Christoph Luchsinger liest nicht mehr an der Uni Basel

Zeit und Ort:

Zuordnung Vorlesung: Mathematik-Institut

Dozent: Dr. Christoph Luchsinger, 043 243 15 08, chris@all-acad.com

Sprechstunde des Dozenten: Nach individueller Vereinbarung, Pausen, sowie vor und nach der Vorlesung

Ziele der Vorlesung:

  1. Grundlagen für weiterführende Vorlesungen werden bereitgestellt
  2. Einfache statistische Probleme können von den StudentInnen selbständig gelöst werden
  3. Die korrekte Lösung von schwierigeren statistischen Problemen kann von den StudentInnen nachvollzogen und auf eigene Probleme mit gleicher Struktur angewandt werden
  4. Die StudentInnen haben mit einem Statistik-Paket gearbeitet
  5. Die StudentInnen erkennen die Grenzen der Statistik bei Entscheidungsproblemen

Inhalt:

  1. Wahrscheinlichkeit
  2. Zufallsgrössen
  3. Erwartungswerte
  4. Ausgewählte Verteilungen
  5. n --> unendlich (Konvergenz, LLN, CLT)
  6. Crash-Course in Statistics I: Testtheorie
  7. Crash-Course in Statistics II: Schätztheorie und Konfidenzintervalle

Useful stuff:

Voraussetzungen: Mittelschulmathematik (v.a. Differential- und Integralrechnung); wer darin (bei Studienbeginn) nicht sattelfest ist: How to Ace Calculus: The Streetwise Guide by Colin Adams, et al. Querverbindungen zu anderen Vorlesungen.

Administration: Tips für Studis

(physische) Präsenz in der Vorlesung: Da zeitliche Überschneidungen mit anderen Vorlesungen nie ganz vermieden werden können und weil ich ein Skript habe, gilt folgende, pragmatische Regel zur physischen Präsenz in der Vorlesung: Auf eigene Verantwortung dürfen Sie der Vorlesung fern bleiben. Sie sind jedoch selber dafür verantwortlich, dass Sie sowohl alle inhaltlichen, wie auch alle administrativen Details zur Vorlesung bei Ihren KommilitonInnen (und nicht bei mir) auftreiben. Das nennt man auch das "Hol"-Prinzip im Gegensatz zum "Bring"-Prinzip.

Übungsbetrieb (Einschätzung der Assis kann im Grenzfall entscheidend sein):

Es gibt 3 Kategorien von Übungsaufgaben:

  1. Must: Training der Definitionen und leichte Rechenübungen. Sie werden weder abgegeben noch korrigiert. Es wird wärmstens empfohlen, all diese Aufgaben selbständig zu lösen!
  2. Standard: Eigentliche Aufgaben, welche in etwa den späteren Prüfungsaufgaben entsprechen. Sie sollten 50 % der Punkte bei diesen Aufgaben erreichen.
  3. Honours: Leicht schwierigere Aufgaben. Der Dozent gibt eine Honours-Bestätigung (kein offizielles Dokument) ab, sobald jemand mindestens 66% dieser Punkte erreicht und in der Prüfung mindestens eine 5-6 ablegt.

  • Abgabe der gelösten Aufgaben beim Eingang Mathe-Institut, im Fach WTS - Rückgabe in Übungsstunde (nicht abgeholte Blätter auf dem Fenstersims in Box). Schreiben Sie bitte neben Ihrem eigenen Namen auch den Namen des/der Sie betreuenden Assistentin/en auf's Blatt.
  • AssistentInnen in den Übungen sind:

    Die Schriftliche Prüfung als Leistungsüberprüfung der Vorlesung:

    Literatur: Ich arbeite in der Vorlesung mit meinem eigenen Skript (siehe weiter oben, bitte vor der Vorlesung ausdrucken). In meinem Skript und der Vorlesung kommen relativ wenig Beispiele vor. Deshalb empfehle ich als Ergänzung eines der drei folgenden Bücher als Begleitliteratur zum Vorlesungsskript.

    Wer mehr Übungen (mit Musterlösungen) machen will:

    Statistik-Paket R:

    In den Übungen sind auch einfache Aufgaben mit Hilfe einer Statistik-Software zu lösen. Die StudentInnen sind in der Wahl eines Statistik-Pakets frei - fachliche Unterstützung kann Ihnen aber nur für R garantiert werden. R ist auf Mac, PC und Unix kostenlos installierbar. Auf den Institutsrechnern ist R installiert. Es gibt in den Übungen in Woche 44 zu den regulären Übungszeiten eine Einführung in R. StudentInnen mit eigenem PC/Mac können sich R hier herunterladen (Mac, PC und Unix). Für die Einführung in den Übungen muss jedeR StudentIn die R Intro Luchsinger ausdrucken. Eine ausführliche Einführung ist Getting Started in R von Dr. Saghir Bashir. Introductory Statistics with R von Peter Dalgaard ist je in der Bibliothek und im Computerraum vorhanden.

    Webmaster: Dr. Christoph Luchsinger / chris@all-acad.com