Lukas Meier: Catalogue data in Spring Semester 2017

Name Dr. Lukas Meier
Address
Seminar für Statistik (SfS)
ETH Zürich, HG G 15.2
Rämistrasse 101
8092 Zürich
SWITZERLAND
Telephone+41 44 632 97 49
E-maillukas.meier@stat.math.ethz.ch
URLhttp://stat.ethz.ch/~meier/
DepartmentMathematics
RelationshipLecturer

NumberTitleECTSHoursLecturers
401-0612-00LStatistics and Probability Theory Information 5 credits3V + 1UL. Meier
AbstractEinführung in die Grundlagen der Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie und Modellierung von Unsicherheiten im Zusammenhang mit Entscheidungsfindungen im Ingenieurwesen. Die Schwerpunkte liegen im Erstellen wahrscheinlichkeitstheoretischer Modelle, im Testen von Hypothesen und in der Überprüfung der Modelle. Es werden grundlegende Hilfsmittel für die Berechnung von Wahrscheinlichkeiten vorgestellt.
ObjectiveDas Ziel des Kurses besteht darin, den Studenten grundlegende Hilfsmittel der Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie näherzubringen. Stets bezogen auf den Bereich der Risikobeurteilung und Entscheidungsfindung im Ingenieurwesen liegt der Schwerpunkt in der Anwendung der Hilfsmittel und in der Argumentation, die hinter der Anwendung dieser Disziplinen steht.
ContentGrundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie:

Grundlagen der Mengenlehre, Definitionen von Wahrscheinlichkeit, Axiome der Wahrscheinlichkeitstheorie, Wahrscheinlichkeiten von Vereinigungen und Schnittmengen, bedingte Wahrscheinlichkeiten, Satz von Bayes.

Modellierung von Unsicherheiten:

Zufallsvariablen, diskrete und kontinuierliche Verteilungen, Momente, Verteilungsparameter, Eigenschaften des Erwartungswertes, multivariate Verteilungen, Funktionen von Zufallsvariablen, der zentrale Grenzwertsatz, typische Verteilungen im Ingenieurswesen.

Beschreibende Statistik:

Grafische Darstellungen (Histogramme, Streudiagramme, Box-Plots), numerische Kennwerte.

Schätzungen und Modellbildung:

Auswahl der Verteilungsmodelle, QQ-Plots, Parameterschätzung, Momentenmethode, Maximum-Likelihood-Methode, Vertrauensintervalle, Hypothesentests.
Lecture notesEin Skript wird zur Verfügung gestellt.
401-0620-00LStatistical Consulting0 credits0.1KM. Kalisch, L. Meier
AbstractThe Statistical Consulting service is open for all members of ETH, including students, and partly also to other persons.
ObjectiveAdvice for analyzing data by statistical methods.
ContentStudents and researchers can get advice for analyzing scientific data, often for a thesis.
We highly recommend to contact the consulting service when planning a project, not only towards the end of analyzing the resulting data!
Prerequisites / NoticeThis is not a course, but a consulting service. There are no exams nor credits.

Contact: beratung@stat.math.ethz.ch Tel. 044 632 2223 or 044 632 34 30

Requirements: Knowledge of the basic concepts of statistics is desirable.
401-4620-00LStatistics Lab Restricted registration - show details
Number of participants limited to 27.
6 credits2SM. Kalisch, M. H. Maathuis, L. Meier, N. Meinshausen
Abstract"Statistics Lab" is an Applied Statistics Workshop in Data Analysis. It
provides a learning environment in a realistic setting.

Students lead a regular consulting session at the Seminar für Statistik
(SfS). After the session, the statistical data analysis is carried out and
a written report and results are presented to the client. The project is
also presented in the course's seminar.
Objective- gain initial experience in the consultancy process
- carry out a consultancy session and produce a report
- apply theoretical knowledge to an applied problem

After the course, students will have practical knowledge about statistical
consulting. They will have determined the scientific problem and its
context, enquired the design of the experiment or data collection, and
selected the appropriate methods to tackle the problem. They will have
deepened their statistical knowledge, and applied their theoretical
knowledge to the problem. They will have gathered experience in explaining
the relevant mathematical and software issues to a client. They will have
performed a statistical analysis using R (or SPSS). They improve their
skills in writing a report and presenting statistical issues in a talk.
ContentStudents participate in consulting meetings at the SfS. Several consulting
dates are available for student participation. These are arranged
individually.

-During the first meeting the student mainly observes and participates in
the discussion. During the second meeting (with a different client), the
student leads the meeting. The member of the consulting team is overseeing
(and contributing to) the meeting.

-After the meeting, the student performs the recommended analysis, produces
a report and presents the results to the client.

-Finally, the student presents the case in the weekly course seminar in a
talk. All students are required to attend the seminar regularly.
Lecture notesn/a
LiteratureThe required literature will depend on the specific statistical problem
under investigation. Some introductory material can be found below.
Prerequisites / NoticePrerequisites:
Sound knowledge in basic statistical methods, especially regression and, if
possible, analysis of variance. Basic experience in Data Analysis with R
and/or SPSS.

Useful background lectures and material:
-Applied Statistical Regression (Dr. Marcel Dettling)
http://stat.ethz.ch/education/semesters/as2010/semesters/as2010/asr
-Angewandte statistische Regression, mit Ergänzung
(Prof. Werner Stahel, Dr. Markus Kalisch)
Script: http://stat.ethz.ch/~stahel/courses/regression/
-Applied Analysis of Variance and Experimental Design (Prof. M Müller) http://stat.ethz.ch/education/semesters/as2010/anova
-W. Stahel, Statistische Datenanalyse: Eine Einführung für
Naturwissenschaftler, (5. Auflage), Vieweg, 2005.

Useful material on Statistical Software (R and/or SPSS):
-401-6215-00L Using R for Statistical Data Analysis and Graphics (Dr. M. Mächler, Dr. A. J. Papritz, Dr. C. B. Schwierz). An older version of this course can be found on: http://stat.ethz.ch/ stahel/courses/R/
-An Introduction to R. http://stat.ethz.ch/CRAN/doc/manuals/R-intro.pdf
-SPSS Course and Exercises: ftp://stat.ethz.ch/U/sfs/SPSSKurs/
-Andy Field, Discovering Statistics Using SPSS, 3rd Edition, 2009, SAGE.
401-5640-00LZüKoSt: Seminar on Applied Statistics Information 0 credits1KM. Kalisch, P. L. Bühlmann, R. Furrer, L. Held, T. Hothorn, M. H. Maathuis, M. Mächler, L. Meier, N. Meinshausen, M. Robinson, C. Strobl, S. van de Geer
Abstract5 to 6 talks on applied statistics.
ObjectiveKennenlernen von statistischen Methoden in ihrer Anwendung in verschiedenen Gebieten, besonders in Naturwissenschaft, Technik und Medizin.
ContentIn 5-6 Einzelvorträgen pro Semester werden Methoden der Statistik einzeln oder überblicksartig vorgestellt, oder es werden Probleme und Problemtypen aus einzelnen Anwendungsgebieten besprochen.
3 bis 4 der Vorträge stehen in der Regel unter einem Semesterthema.
Lecture notesBei manchen Vorträgen werden Unterlagen verteilt.
Eine Zusammenfassung ist kurz vor den Vorträgen im Internet unter http://stat.ethz.ch/talks/zukost abrufbar.
Ankündigunen der Vorträge werden auf Wunsch zugesandt.
Prerequisites / NoticeDies ist keine Vorlesung. Es wird keine Prüfung durchgeführt, und es werden keine Kreditpunkte vergeben.
Nach besonderem Programm. Koordinator M. Kalisch, Tel. 044 632 3435
Lehrsprache ist Englisch oder Deutsch je nach ReferentIn.
Course language is English or German and may depend on the speaker.
447-0000-01LIntroduction to R Restricted registration - show details
Only for DAS and CAS in Applied Statistics.
0 credits1V + 1UL. Meier
AbstractIntroduction to R: data import, basic data manipulation, and data visualisation.
ObjectiveThe students will be able to use R for simple data analysis.