Computerintensive Methoden, WS 11/12

Gernot Müller, Armin Monecke

Aktuelles

  • Die Ergebnisse der Klausur hängen im Institut für Statistik, Ludwigstr. 33, 3.OG vor Raum 340, aus.
  • Die Nachklausur findet am 13. April 2012 um 14 Uhr in Raum M 109 HGB statt.
  • Das Formelblatt wurde aktualisiert. Sie können das aktualisierte Formelblatt hier (Version vom 17.02.2012) herunterladen.
  • Weitere Hinweise zur Klausur:
    • Die Bearbeitungszeit der Klausur beträgt 120 Minuten.

    • Als Hilfsmittel sind ein nicht programmierbarer Tachenrechner ohne Grafik-Funktion, sowie ein von uns zur Verfügung gestelltes Formelblatt (siehe oben) zugelassen.

  • Die Klausur findet am 18. Februar von 10:00 - 13:00 Uhr im Hörsaal M 018 HGB statt. Bitte melden Sie sich hier bis zum 31.01.2012 zur Teilnahme an der Klausur an.

LVA-Termine

Vorlesung/Übung:Donnerstag08:30-10:00 HGB A 016
Vorlesung:Freitag10:15-11:45 HGB A 015
TutoriumDonnerstag14:30-16:00 HGB A 015

Unterlagen Vorlesung

(die Folien wurden in weiten Teilen übernommen von Prof. Dr. Friedrich Leisch, der in den letzten Jahren diese Vorlesung an der LMU gehalten hat)
20.10. Einleitung Folien 1
21.10. Maschinenzahlen & Computerarithmetik Folien 2
04.11. Optimierung Folien 3
11.11. Optimierung Folien 3 (2.Teil)
17.11. Optimierung Folien 3 (3.Teil)
18.11. Optimierung optimierung.R
01.12. Zufallszahlen Folien 4
08.12. Maximum Likelihood Folien 5, R-Code zur Vorlesung, Ergänzendes Material
16.12. EM Algorithmus Folien 6 (1.Teil), Ergänzendes Material
12.01. EM Algorithmus Folien 6 (2.Teil)
12.01. Quadratur Folien 7 (1.Teil)
13.01. Quadratur Folien 7 (2.Teil)
20.01. Exakte & Monte Carlo Tests Folien 8, kiefern.R, pines.dat, bodytemp-bsp.R, bodytemp.RData
27.01. SMC Verfahren PF.r, Einführung
03.02. SMC Verfahren PS.r

Unterlagen Übung

Die Übung wird in diesem Jahr wieder in dem 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
21.10. Maschinenzahlen Übungsblatt 1, R-Code zu Blatt 1, Lösung
03.11. Kondition und Optimierung Übungsblatt 2, R-Code zu Blatt 2, Lösung
17.11. Optimierung Übungsblatt 3, R-Code zu Blatt 3, Nelder-Mead-Visualisierung von D.Koch, Lösung
01.12. Zufallszahlen Übungsblatt 4, R-Code zu Blatt 4, Visualisierungen zur Aufgabe 4.3 von R.Obst: R-Code, Histogramm, Animation
15.12. ML & EM Übungsblatt 5, R-Code zu Blatt 5
12.01. Quadratur Übungsblatt 6, R-Code zu Blatt 6
26.01. Permutationstests und SMC Übungsblatt 7, R-Code zu Blatt 7

Unterlagen Tutorium

27.10. Einleitung R code
03.11. Maschinenzahlen & Computerarithmetik Blatt 1
10.11. Univariate Optimierung Blatt 2, R code, Optimierer
24.11. Maschinenzahlen & Computerarithmetik
Univariate Optimierung
01.12. Optimierung
07.12. Zufallszahlen
15.12. HL-Intervalle R code, Loglikelihoods, etc.
12.01. EM-Algorithmus R code
19.01. Fragen/Quadratur R code
26.01. Alte Klausuraufgaben Alte Klausuraufgaben, R code
02.02. Alte Klausuraufgaben

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, für Quereinsteiger findet ein geeigneter R-Blockkurs statt.

Alte Klausurangaben