401-3620-21L  Student Seminar in Statistics: Statistical Network Modeling

SemesterFrühjahrssemester 2021
DozierendeP. L. Bühlmann, M. Azadkia
Periodizitätjedes Semester wiederkehrende Veranstaltung
LehrspracheEnglisch
KommentarMaximale Teilnehmerzahl: 48
Hauptsächlich für Studierende der Bachelor- und Master-Studiengänge Mathematik, welche nach der einführenden Lerneinheit 401-2604-00L Wahrscheinlichkeit und Statistik (Probability and Statistics) mindestens ein Kernfach oder Wahlfach in Statistik besucht haben. Das Seminar wird auch für Studierende der Master-Studiengänge Statistik bzw. Data Science angeboten.



Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
401-3620-00 SStudent Seminar in Statistics: Statistical Network Modeling2 Std.
Mo16-18HG E 33.1 »
16-18ML F 40 »
P. L. Bühlmann, M. Azadkia

Katalogdaten

KurzbeschreibungNetwork models can be used to analyze non-iid data because their structure incorporates interconnectedness between the individuals. We introduce networks, describe them mathematically, and consider applications.
LernzielNetwork models can be used to analyze non-iid data because their structure incorporates interconnectedness between the individuals. The participants of the seminar acquire knowledge to formulate and analyze network models and to apply them in examples.
LiteraturE. D. Kolaczyk and G. Csárdi. Statistical analysis of network data with R. Springer, Cham, Switzerland, second edition, 2020.

Tianxi Li, Elizaveta Levina, and Ji Zhu. Network cross-validation by edge sampling, 2020. Preprint arXiv:1612.04717.

Tianxi Li, Elizaveta Levina, and Ji Zhu. Community models for partially observed networks from surveys, 2020. Preprint arXiv:2008.03652.

Tianxi Li, Elizaveta Levina, and Ji Zhu. Prediction Models for Network-Linked Data, 2018. Preprint arXiv:1602.01192.
Voraussetzungen / BesonderesEvery class will consist of an oral presentation highlighting key ideas of selected book chapters by a pair of students. Another two students will be responsible for asking questions during the presentation and providing a discussion of the the presented concepts and ideas, including pros+cons, at the end. Finally, an additional two students are responsible for giving an evaluation on the quality of the presentations/discussions and provide constructive feedback for improvement.

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte4 KP
PrüfendeP. L. Bühlmann, M. Azadkia
Formunbenotete Semesterleistung
PrüfungsspracheEnglisch
RepetitionRepetition nur nach erneuter Belegung der Lerneinheit möglich.

Lernmaterialien

 
HauptlinkMoodle
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Gruppen

401-3620-00 SStudent Seminar in Statistics: Statistical Network Modeling
GruppenG-01
Mo16-18HG E 33.1 »
G-02
Mo16-18ML F 40 »

Einschränkungen

PlätzePlätze beschränkt. Spezielles Auswahlverfahren.
BelegungsbeginnBelegung ab 04.01.2021 möglich
VorrangDie Belegung der Lerneinheit ist nur durch die primäre Zielgruppe möglich
Primäre ZielgruppeData Science MSc (261000)
Mathematik BSc (404000) ab Semester 05
Statistik MSc (436000)
Mathematik MSc (437000)
Angewandte Mathematik MSc (437100)
Mathematik (Mobilität) (448000)
WartelisteBis 01.03.2021
BelegungsendeBelegung nur bis 19.02.2021 möglich

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
Data Science MasterSeminarWInformation
Mathematik BachelorSeminareWInformation
Mathematik MasterSeminareWInformation
Statistik MasterSeminar oder SemesterarbeitWInformation