Computerintensive Methoden, WS 10/11

Friedrich Leisch, Sebastian Kaiser, Armin Monecke

Aktuelles

  • Die Notenlisten hängen ab Freitag 4. März vor dem Büro von Prof. Leisch (Ludwigstraße 33 3. Stock).
  • Zur Einsichtnahme in die Klausur bitte einen Termin mit Armin Monecke oder Sebastian Kaiser vereinbaren.

LVA-Termine

Vorlesung:Mittwoch10:00-12:00 HGB D Z003
Vorlesung/Übung:Donnerstag14:00-16:00 HGB D Z003
TutoriumMontag10:00-12:00 Seminarraum

Unterlagen Vorlesung

Inhaltsverzeichnis aller Kapitel
20.10. Einleitung Folien 1
21.10.-4.11. Maschinenzahlen & Computerarithmetik Folien 2
4.-10.11 Optimierung Folien 3, optimierung-1.R, optimierung-2.R, optimierung-3.R
24.-25.11. Maximum Likelihood Folien 4, maxlik-1.R, maxlik-2.R,
25.11. EM Algorithmus Folien 5, em.R
1.12. Nichtlineare Regression Folien 6
8.-22.12. Nichtparametrische Funktionsanpassung Folien 7, densdemo.R, faithful.R
12.1.-13.1. Zufallszahlen Folien 8, zufallszahlen.R, ars.R
13.1. Quadratur Folien 9, quadratur.R
26.-27.1. Exakte & Monte Carlo Tests Folien 10, kiefern.R, pines.dat, bodytemp-bsp.R, bodytemp.RData
27.1.-2.2. Jacknife & Bootstrap Folien 11 jacknife.R, bootstrap.R, bootstrap-2.R
2.2. Parallel Rechnen Folien 12 parallel.R
10.2. Fragestunde (Leisch, Kaiser, Monecke)

Unterlagen Übung

Die Übung wird dieses Jahr in einem neuen Format abgehalten bei dem es möglich ist durch bearbeiten der Übungsaufgaben Bonuspunkte für die Klausur zu erhalten.
Weiter informationen gibt es hier: Informationen zum Übungsbetrieb
28.10. Maschinenzahlen und Präzision Übungsblatt 1
11.11. Optimierung Übungsblatt 2
17. und 18.11. Rechnerübung Übungsblatt 3
02.12. Likelihood und EM Übungsblatt 4
15. und 16.12. Rechnerübung Übungsblatt 5
19.01. Zufallszahlen Übungsblatt 6
20.01. Quadratur Übungsblatt 7
03.02. Tests Übungsblatt 8
09.02. Bootstrap und Jackknife Übungsblatt 9

RechnerÜbung

Die Rechnerübung findet in 2 Gruppen statt. Die Einteilung in die Gruppen wird in der Übung am 11.11 erfolgen.
Rechnerübung:I.Gruppe
II.Gruppe
Do. 14:00-15:30
Do. 15:30-17:00
Cip-Pool E 42
Ludwigstraße 33

Unterlagen Tutorium

25.10. Einleitung R code
8.11. Maschinenzahlen & Computerarithmetik Blatt 1
15.11. Univariate Optimierung Blatt 2, R code, Optimierer
22.11. Multivariate Optimierung
29.11. HL-Intervalle & Profile-Likelihood
06.12. Profile-Likelihood, EM-Algorithmus und Nichtlineare Regression Blatt 3
13.12.
20.12.
10.01.
17.01.
24.01. Alte Klausuraufgaben
31.01.
07.02.

Literatur

Als allgemeine Vorlage dienen die Bücher:
  • G.H. Givens, J.A. Hoeting, Computational Statistics, Wiley, 2005
  • J.E. Gentle, Elements of Computational Statistics, Springer, 2002
  • Robert Gray, Advanced Statistical Computing, Online PDF, 2001

Vorkenntnisse

  • Statistik I-IV
  • R-Kenntnisse im Umfang des Einführungskurses sind empfohlen

Auszüge aus dem Inhalt

  • Grundzüge der Numerik, Gleitkommarithmetik, numerische Integration und Optimierung
  • Berechnung von Punktschätzern und Vertrauensintervallen
  • EM-Algorithmus
  • nichtparametrische Funktionsanpassung, Kerndichteschätzer
  • Erzeugung von Pseudozufallszahlen
  • Monte Carlo Methoden, Permutationstests
  • Jacknife, Bootstrap

Klausur

Die Klausur fand am 17. Februar 2011 um 10:00 Uhr im Hörsaal HS S001 in der Schellingstr. 3 statt.