401-4619-67L  Advanced Topics in Computational Statistics

SemesterHerbstsemester 2018
DozierendeN. Meinshausen
Periodizität2-jährlich wiederkehrende Veranstaltung
LehrveranstaltungFindet dieses Semester nicht statt.
LehrspracheEnglisch



Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
401-4619-00 VAdvanced Topics in Computational Statistics
Findet dieses Semester nicht statt.
2 Std.N. Meinshausen

Katalogdaten

KurzbeschreibungThis lecture covers selected advanced topics in computational statistics. This year the focus will be on graphical modelling.
LernzielStudents learn the theoretical foundations of the selected methods, as well as practical skills to apply these methods and to interpret their outcomes.
InhaltThe main focus will be on graphical models in various forms:
Markov properties of undirected graphs; Belief propagation; Hidden Markov Models; Structure estimation and parameter estimation; inference for high-dimensional data; causal graphical models
Voraussetzungen / BesonderesWe assume a solid background in mathematics, an introductory lecture in probability and statistics, and at least one more advanced course in statistics.

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte4 KP
PrüfendeN. Meinshausen
FormSessionsprüfung
PrüfungsspracheEnglisch
RepetitionDie Leistungskontrolle wird in jeder Session angeboten. Die Repetition ist ohne erneute Belegung der Lerneinheit möglich.
Prüfungsmodusschriftlich 120 Minuten
Zusatzinformation zum PrüfungsmodusStudents must take the exam in Winter 2018 or in Summer 2018. Be aware that no exam will be offered afterwards until the course will be read again.
Hilfsmittel schriftlichKeine
Diese Angaben können noch zu Semesterbeginn aktualisiert werden; verbindlich sind die Angaben auf dem Prüfungsplan.

Lernmaterialien

Keine öffentlichen Lernmaterialien verfügbar.
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Gruppen

Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

Einschränkungen

Keine zusätzlichen Belegungseinschränkungen vorhanden.

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
Data Science MasterWählbare KernfächerWInformation
Doktorat Departement MathematikGraduate School / GraduiertenkollegWInformation
Elektrotechnik und Informationstechnologie MasterEmpfohlene FächerWInformation
Elektrotechnik und Informationstechnologie MasterVertiefungsfächerWInformation
Mathematik MasterAuswahl: Wahrscheinlichkeitstheorie, StatistikWInformation
Rechnergestützte Wissenschaften MasterWahlfächerWInformation
Statistik MasterStatistische und mathematische FächerWInformation