Wahrscheinlichkeit und Statistik D-INFK Frühjahr 2018

Dozent
Prof. Patrick Cheridito
Übungsorganisator
Calypso Herrera

Kurzbeschreibung:
Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik
Lernziel:

Inhalt:
Wahrscheinlichkeitsraum, Wahrscheinlichkeitsmass, Zufallsvariablen, Verteilungen, Dichten, Unabhängigkeit, bedingte Wahrscheinlichkeiten, Erwartungswert, Varianz, Kovarianz, Gesetz der grossen Zahlen, Zentraler Grenzwertsatz, grosse Abweichungen, Chernoff-Schranken, Maximum-Likelihood-Schätzer, Momentenschätzer, Tests, Neyman-Pearson Lemma, Konfidenzintervalle, lineare Regression

Wir benutzen das Skript Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik von Prof. Martin Schweizer. Gelegentliche Ergänzungen werden jeweils auf dieser Seite in der Spalte Referenz zur Verfügung gestellt.

Alle Informationen zu den Präsenzen sind auf der Homepage der Gruppe 3 ersichtlich: https://people.math.ethz.ch/~gruppe3/praesenz.

Stundenplan

ZeitRaumDozent
Mittwoch 8:15-10:00 HG E 5 » Prof. Patrick Cheridito

Lernmaterialien

DatumWocheThemaZusatzmaterial
Mittwoch 21. Februar Woche 1 Diskrete Wahrscheinlichkeitsräume und Zufallsvariablen Diskrete Wahrscheinlichkeitsräume
Mittwoch 28. Februar Woche 2 Unabhängigkeit und bedingte Wahrscheinlichkeiten
Mittwoch 7. März Woche 3 Erwartungswerte und Dichten
Mittwoch 14. März Woche 4 Varianz und Kovarianz Varianz, Standard Abweichung, Kovarianz und Korrelation
Momente und absolute Momente
Mittwoch 21. März Woche 5 Transformierte Zufallsvariablen und mehrdimensionale Verteilungen Unabhängigkeit von Zufallsvariablen
Bedingte Dichten
Mittwoch 28. März Woche 6 Ungleichungen und Grenzwertsätze Konvergenz von Zufallsvariablen
Schwaches Gesetz der grossen Zahlen
Mittwoch 11. April Woche 7 Grosse Abweichungen und Chernoff-Schranken
Mittwoch 18. April Woche 8 Einführung in die Statistik, Schätzer, und ML-Methode
Mittwoch 25. April Woche 9 Beispiele von ML-Schätzer, Momentenmethode, Verteilungsaussagen Momentenmethode
Mittwoch 2. Mai Woche 10 Einführung in statistische Testtheorie
Fehler 1. & 2. Art
Mittwoch 9. Mai Woche 11 P-Wert
Likelihood-Quotienten-Test
Neyman-Pearson-Lemma
P-Wert
Mittwoch 16. Mai Woche 12 z-Test und t-Test z-Test und t-Test
Mittwoch 23. Mai Woche 13 Zweistichproben-Tests und Konfidenzbereiche Zweistichproben-Tests
Mittwoch 30. Mai Woche 14 Einfache lineare Regression Einfache Lineare Regression

Stundenplan

ZeitRaumTutor
Montag 15:15-17:00 HG G 26.3 »Calypso Herrera
Montag 15:15-17:00 HG E 33.3 »Nathanael Neukom
Montag 15:15-17:00 ML F 34 »Thomas Wolf
Montag 15:15-17:00 ML J 34.3 »Arnaud Maret
Dienstag 13:15-15:00 HG D 5.1 »Thomas Wolf
Dienstag 13:15-15:00 HG D 5.3 »Nathanael Neukom
Dienstag 13:15-15:00 LEE D 105 »Arnaud Maret

Aufgaben

Es gibt wöchentlich Übungsstunden und Serien ab der 2. Semesterwoche. Die neue Übungsserie ist jeweils am Mittwoch online. Bitte selbst ausdrucken und zur Übungsstunde mitbringen. In der Übungsstunde gibt es zuerst eine Nachbesprechung der letzten Serie. Nach einer kurzen Vorbesprechung der neuen Serie (Tipps sind schon auf dem Übungsblatt) kann man selbständig (oder evtl. in Gruppen) daran arbeiten und Fragen stellen. Die Lösungen werden jeweils direkt nach den Übungsstunden schon am Mittwoch online gestellt.

Die Serien dürfen in Gruppen bearbeitet und abgegeben werden. Man darf die Übungsstunden anderer AssistentInnen besuchen, muss aber die Serien in der Gruppe abgeben, in die man ursprünglich eingeteilt wurde. Gelöste Serien bitte entweder in der Übungsstunde oder im entsprechenden Fächli im HG G 53.2 abgeben, spätestens bis mittwochs um 13:00. Jeder Studierende hat die Möglichkeit, maximal zwei Aufgaben pro Serie anzugeben, die dann korrigiert werden. Bitte am Beginn der Serie deutlich sichtbar angeben, welche Aufgaben korrigiert werden sollen.

WocheAufgabenAbgabefrist - Lösungen