Dozent: Prof. Dr. Martin Schlather

ECTS: 8

Lehrinhalte: Zentraler Grenzwertsatz bei nicht identisch verteilten Zufallsvariablen • Schätzverfahren (BLUE/BLUP, MLE, Momentenschätzer, Cramer-Rao) • Bereichsschätzer und Tests (Neyman-Pearson; Likelihood-Ratio-Test; chi2-Test und weitere spezielle Tests) • Explorative Statistik • Hilberträume; bedingter Erwartungswert • Lineares Modell • Asymptotische Normalität

Vorausgesetzte Kenntnisse: Analysis I & II, Lineare Algebra I & II A, Stochastik 1

KLAUSUREINSICHT ERSTTERMIN: 14.06.2024, 14:30 Uhr – 16:30 Uhr. Bitte ecUM mitbringen.

Vorlesung: Dienstags, 12:00 – 13:30 Uhr in B 6, Raum A 001

                   Donnerstags, 08:30 – 10:00 Uhr in B 6, Raum A 001

Übungen: 

Montags, 15:30 – 17:00 Uhr in B6, 23–25, Raum A 101(Besprechung Übungsblatt + Zusatzaufgaben)

Donnerstags, 10:15 – 11:45 Uhr in A5,6 in Raum B 243 (Alles rund um die Klausurvorbereitung, vor allem zu Beginn des Semesters Vorbereitung für Übungsblatter)  

Donnerstags, 13:45 – 15:15 Uhr in B6, 23–25, Raum A 0.01 (VL-Wiederholung)

Übertragung von Klausurzulassungen aus dem FSS 2023

Bitte schreiben Sie hierfür bis zum 08. März 2024 eine E-Mail an Christopher Dörr (christopher.doerr(at).uni-mannheim.de) mit Angabe Ihrer Matrikelnummer.

Grundsätzliche Regelung: Es werden nur Zulassungen, die im FSS 23 durch Abgabe der Übungsblätter und Erreichen von mind. 50% der Punkte erlangt wurden, übertragen. Ansonsten muss die Zulassung neu erworben werden.

Aktuelles:

• (02.05.2024) Das Tutorium “Klausurvorbereitung” findet heute statt 10:15 Uhr – 11: 45 Uhr um 15:30 Uhr – 17:00 Uhr in B6, 27–29, Bauteil D (Gartenhaus),  Raum 002 statt.
• (01.02.2024) Bitte beachten Sie die aktualisierten Tutoriumsdaten.
• (19.01.2024) Die Vorlesung fällt am Donnerstag, den 29.02.2024, aus. Dafür findet in der ersten VL-Woche am Donnerstag, den 15.02.2024, um 13:45 Uhr – 15:15 Uhr eine weitere Vorlesung anstelle der VL-Wiederholung  statt.

Die Termine für Vorlesung und Übungen finden Sie unter “Stochastik II”.

Dozent: Prof. Dr. Martin Schlather

ECTS: 8

Lehrinhalte: Modelle für Epidemien • Überlebensanalyse • Mathematische Grundlagen der Prämienkalkulation • Modelle in der privaten Krankenversicherung, Lebensversicherung und Pensionsversicherung

Vorausgesetzte Kenntnisse: Stochastik II (kann parallel gehört werden); DGL wird nicht vorausgesetzt.

Vorlesung: Dienstags, 08:30 – 10:00 Uhr, in B6 Raum D 007

                   Donnerstags, 12:00 – 13:30 Uhr, in B6 Raum D 007

Am Donnerstag, 29.02.2024 fällt die Vorlesung ersatzlos aus!!!

Übung: Mittwochs, 13:45 – 15:15 Uhr, in B6 Raum D 007
Ab 02.04. findet die Übung Dienstags, 15:30 – 17:00 Uhr in A5 Raum C 015 statt.

Tag der offenen Tür bei der Sparkasse!!!
Dienstag, 28.05.2024, 09:00 Uhr (inkl. Mittagessen), Glücksteinallee 25, 68163 Mannheim
Die Teilnehmerzahl ist beschränkt. Es wird um Anmeldung gebeten, ggfs. Warteliste

Dozent: Prof. Dr. Martin Schlather

ECTS: 6

Lehrinhalte: Clusteranalyse • Hauptkomponenten- und Faktorenanalyse • Regression Trees • Versuchsplanung

Vorausgesetzte Kenntnisse: Kenntnisse in Stochastik 2 können begleitend erworben werden

Vorlesung: Mittwochs, 08:30 – 10:00 Uhr in B 6 im Raum A 303

Am 29.05.2024 findet keine Veranstaltung statt. Ersatztermin im August (bei Interesse bitte im Sekretariat per Mail melden)

Der Kurs ist das Tutorium Stochastik-II-“Köpfe rauchen”, jedoch ab FSS 23 mit der Möglichkeit

1. ECTS-Punkte zu erwerben
2. der Teilnahme als Studentin und Student in einem höheren Semester

Der Kurs behält das Format des Tutoriums Stochastik-II-“Köpfe rauchen” weitgehend bei:

1. es ist ein Streifzug durch viele Gebiete der Statistik, die in Mannheim nicht weiter gelehrt werden
2. oft werden nur Ideen genannt, Beweise punktuell und skizzenhaft dargestellt
3. der Kurs ist ohne Übungsbetrieb
4. in den ca. ersten 10 Wochen läuft “Köpfe-rauchen” über ein Drittel des Stoffgebietes. In den letzten Wochen ist das Format die “Kontaktstunde” für diejenigen, die Prüfung machen wollen.
5. Über 3 Jahre hinweg wird jeweils ein anderes Drittel Themengebiet von “Köpfe-rauchen” sein. Nach 3 Jahren wiederholt sich dann der Zyklus.

Seminar fällt am 5. März aus.

Dozent: Prof. Dr. Martin Schlather

Vorbesprechung:  Mittwoch,  14. Februar 2024 um 12:30 Uhr in B 6, Raum A 303.

Inhalt: Transformer

Voraussetzung: HWS 23 “Big Data” oder in Absprache (QC, PV)

Termin: Dienstags, ab 20.02.2024 von 15:30–17:00 Uhr in B6 in Raum A 303
Freitag 22.03.2024 ein Block-Kurs ab 09:00 Uhr in B6 in Raum A 303 (für Verpflegung wird gesorgt)

Dozent: Johannes Nägele

ECTS: 3 (Schlüsselqualifikation 1)

Lehrinhalte: Grundlegendes Verständnis der Programmiersprache R/Julia (Datentypen, Operatoren, Kontrollstrukturen) • Dateneingabe, -aufbereitung und -ausgabe sowie grafische Darstellungen in R/Julia • Spezielle Pakete in R/Julia

Vorlesung: Zeit und Ort: Donnerstags, 15:30 – 17:00 Uhr in B 6 im Raum A 104

Start: ab dem 22.02.2024

Dozent: Johannes Nägele

ECTS: 3

Start: Donnerstag, 18.04.2024 um 17:15 Uhr

Raum: B 6, 26 in A 103

Prüfungsform: Mündliche Präsentation einer Datenanalyse

Da der Kurs zu großen Teilen aus eigenem Programmieren besteht, benötigen Sie einen Laptop/Tablet, auf dem Julia programmiert werden kann. Es wird erwartet, dass alle Teilnehmer zum Anfang des Kurses eine vollständige Installation von Julia auf ihrem Laptop haben (wie dies geht wird im Programmierkurs Julia gemacht).

Lehrinhalte: Grundlegendes Verständnis der Programmiersprache R/Julia (Datentypen, Operatoren, Kontrollstrukturen) • Dateneingabe, -aufbereitung und -ausgabe sowie grafische Darstellungen in Julia • Anwendung der Lehrinhalte der „Stochastik 2“ auf reale Datensätze und Fragestellungen

Vorausgesetzte Kenntnisse: Programmierkurs julia, Analysis I & II, Lineare Algebra I & IIA, Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie/Stochastik 1, Kenntnisse, die in der Veranstaltung ”Stochastik 2” parallel erworben werden;

Veranwortlicher: Prof. Dr. Martin Schlather

ECTS: 3 (BA) bzw. 4 (MA)

voraussichtliche Durchführung: tba

Anmeldung über sekretariatmail-math.uni-mannheim.de

Dozent: Prof. Dr. Martin Schlather

ECTS: 8

Vorlesung: Dienstags, 10:15 – 11:45 Uhr, in B6 im Raum D 007

                        Donnerstags, 15:30 – 17:15 Uhr, in A5 im Raum C 012

Übung: Dienstags, 15:30 – 17:00 Uhr, in B6 im Raum A 305

Die Extremwerttheorie beschäftigt sich mit den Grenzverteilungen von Maxima von unabhängigen und identisch verteilten Zufallsvariablen. Diese Resultate ermöglichen Statistik für extreme Beobachtungen, mit Anwendungen unter anderem in der Hydrologie (Überschwemmungen), der Meteorologie (Windböen, Starkregen) und dem Versicherungswesen (Rückversicherung).

Dozent: Prof. Dr. Martin Schlather

ECTS: 8

Vorlesung: Dienstags, 08:30 – 10:00 Uhr, in B6 im Raum D 007

                   Donnerstags, 08:30 – 10:00 Uhr, in B6 im Raum D 007

Übung: Dienstags, 13:45 – 15:15 Uhr, in B6 im Raum A 304

Aktuelles:

• Für die Übung wurde ein ILIAS-Kurs angelegt. Bitte treten Sie diesem bei (07.09.2023).
• Das erste Übungsblatt ist hochgeladen. Sie finden es auf der Materialseite (07.09.2023).
• Vortrag von Petra Friederichs Universität Bonn am 08.11.2023 um 10:15 Uhr in Raum A 305

Dozent: Prof. Dr. Martin Schlather

ECTS: 8

Lehrinhalte: Zentraler Grenzwertsatz bei nicht identisch verteilten Zufallsvariablen • Schätzverfahren (BLUE/BLUP, MLE, Momentenschätzer, Cramer-Rao) • Bereichsschätzer und Tests (Neyman-Pearson; Likelihood-Ratio-Test; chi2-Test und weitere spezielle Tests) • Explorative Statistik • Hilberträume; bedingter Erwartungswert • Lineares Modell • Asymptotische Normalität

Vorausgesetzte Kenntnisse: Analysis I & II, Lineare Algebra I & II A, Stochastik 1

Vorlesung: Dienstags, 12:00 – 13:30 Uhr in B 6, Raum A 0.01

                   Donnerstags, 08:30 – 10:00 Uhr in B 6, Raum A 0.01

Übungen: 

Montags, 15:30 – 17:00 Uhr in B6, 23–25, Raum A 101(Alles rund um die Klausurvorbereitung, vor allem zu Beginn des Semesters Tipps/Vorbereitung für Übungsblatter)

Grundlagen / Wiederholung Stochastik 1: Montags, 10:15 Uhr – 11:45 Uhr in B6, 23–25, A302

Donnerstags, 10:15 – 11:45 Uhr in B6, 26, Raum A 103  (Besprechung Übungsblatt + Zusatzaufgaben)

Donnerstags, 13:45 – 15:15 Uhr in B6, 23–25, Raum A 0.01 (VL-Wiederholung)

Die voraussichtlich jährlich angebotene Veranstaltung “Unsupervised Learning” ist ähnlich zu “Köpfe rauchen” von Prof. Dr. Leif Döring und besteht in großen Teilen aus den Inhalten der Stochastik-II-“Köpfe rauchen” der letzten Jahre. Ab FS23 können nun auch ECTS-Punkte erworben werden.

Aktuelles:

• Etwaige Änderungen nach der Klausureinsicht sollten inzwischen auch im Portal sichtbar sein.

Übertragung von Klausurzulassungen aus dem FSS 2022

Bitte schreiben Sie hierfür eine E-Mail an Christopher Dörr (christopher.doerr(at)students.uni-mannheim.de) mit Angabe Ihrer Matrikelnummer.

Grundsätzliche Regelung: Es werden nur Zulassungen, die im FSS 22 durch Abgabe der Übungsblätter und Erreichen von mind. 50% der Punkte erlangt wurden, übertragen. Ansonsten muss die Zulassung neu erworben werden.

Dozent: Prof. Dr. Martin Schlather

ECTS: 6

Lehrinhalte: Clusteranalyse • Hauptkomponenten- und Faktorenanalyse • Regression Trees • Versuchsplanung

Vorausgesetzte Kenntnisse: Kenntnisse in Stochastik 2 können begleitend erworben werden

Vorlesung: Mittwochs, 08:30 – 10:00 Uhr in B 6 im Raum A 302

Am 17. Mai und am 31.05.2023 fällt der Kurs aus!

Kontaktstunden: 17.08.2023 von 09:00 Uhr bis 11:15 Uhr in B6, Raum A 302
                                      22.08.2023 von 09:00 Uhr bis 13:45 Uhr in B6, Raum A 302

Der Kurs ist das Tutorium Stochastik-II-“Köpfe rauchen”, jedoch ab FSS 23 mit der Möglichkeit

1. ECTS-Punkte zu erwerben
2. der Teilnahme als Studentin und Student in einem höheren Semester

Der Kurs behält das Format des Tutoriums Stochastik-II-“Köpfe rauchen” weitgehend bei:

1. es ist ein Streifzug durch viele Gebiete der Statistik, die in Mannheim nicht weiter gelehrt werden
2. oft werden nur Ideen genannt, Beweise punktuell und skizzenhaft dargestellt
3. der Kurs ist ohne Übungsbetrieb
4. in den ca. ersten 10 Wochen läuft “Köpfe-rauchen” über ein Drittel des Stoffgebietes. In den letzten Wochen ist das Format die “Kontaktstunde” für diejenigen, die Prüfung machen wollen.
5. Über 3 Jahre hinweg wird jeweils ein anderes Drittel Themengebiet von “Köpfe-rauchen” sein. Nach 3 Jahren wiederholt sich dann der Zyklus.

Dozent: Prof. Dr. Martin Schlather

ECTS: 8

Lehrinhalte: • Einstieg in die Problematik des schnellen Rechnens
anhand der Matrixmultiplikation • Komplexitätstheorie • Markov Chain Monte Carlo (MCMC) • Bayessche Statistik • Bootstrapping • Stochastische Algorithmen • Kurzeinstieg in C • Paralleles Rechnen (OMP, SIMD, GPU) in C • Caches

Vorausgesetzte Kenntnisse: • Stochastik 1 & 2 • eine Programmiersprache; C ist von Vorteil, aber nicht notwendig

Vorlesung: Dienstags, 08:30 – 10:00 Uhr in B 6 im Raum D 002

                   Donnerstags, 15:30 – 17:00 Uhr in B 6 im Raum D 002

Übungen: Montags, 13:45 – 15:15 Uhr in B 6 im Raum A 303

Dozent: Prof. Dr. Martin Schlather

Vorbesprechung: Donnerstag,  16. Februar 2023 um 10:15 Uhr im Raum A 302.

Inhalt: Simulation multivariater Verteilungen und Gaußscher Prozesse

Voraussetzung: HWS 22 “Prozessbasierte Daten” oder “Computat. Statistics” im laufenden FSS 23 oder in Absprache (QC, PV)

Dozent: tba

ECTS: 3 (Schlüsselqualifikation 1)

Voraussichtlicher Wechsel von R nach Julia!

Lehrinhalte: Grundlegendes Verständnis der Programmiersprache R/Julia (Datentypen, Operatoren, Kontrollstrukturen) • Dateneingabe, -aufbereitung und -ausgabe sowie grafische Darstellungen in R/Julia • Spezielle Pakete in R/Julia

Vorlesung: Zeit und Ort: Mittwochs, 15:30 – 17:00 Uhr in B 6 im Raum A 104

Start: 1. März

Dozent: Johannes Nägele, Moritz Fromm

ECTS: 3

Veranstaltungsform: Mittwochs, 17:15 – 18:45 Uhr

Start: 26.04.2023

Raum:  B 6 Raum A 103

Prüfungsform: Mündliche Präsentation einer Datenanalyse

Voraussichtlicher Wechsel von R nach Julia !

Da der Kurs zu großen Teilen aus eigenem Programmieren besteht, benötigen Sie einen Laptop/Tablet, auf dem Julia programmiert werden kann. Es wird erwartet, dass alle Teilnehmer zum Anfang des Kurses eine vollständige Installation von Julia auf ihrem Laptop haben (wie dies geht wird im Programmierkurs Julia gemacht).

Lehrinhalte: Grundlegendes Verständnis der Programmiersprache R/Julia (Datentypen, Operatoren, Kontrollstrukturen) • Dateneingabe, -aufbereitung und -ausgabe sowie grafische Darstellungen in Julia • Anwendung der Lehrinhalte der „Stochastik 2“ auf reale Datensätze und Fragestellungen

Vorausgesetzte Kenntnisse: Programmierkurs julia, Analysis I & II, Lineare Algebra I & IIA, Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie/Stochastik 1, Kenntnisse, die in der Veranstaltung ”Stochastik 2” parallel erworben werden;

Dozent: Prof. Dr. Martin Schlather

ECTS: 8 (Vorlesung mit Übung und Praktikum)

Lehrinhalte: 

• Zeitreihenanalyse
• Gaußsche Prozesse
• Stationarität und Isotropie
• Intrinsisch stationäre Prozesse

Vorausgesetzte Kenntnisse: Stochastik 1 & 2

Termine: Dienstags 10:15 – 11:45 Uhr in A 5, Raum C 012

                 Donnerstags, 08:30 – 10:00 Uhr in A 5, Raum C 012

                  Mittwochs, 15:30 – 17:00 Uhr in B6, 23–25 Bauteil A, Raum A 305 (falls Übung, sonst tba!)

Aktuelle Planung (bitte beachten Sie die Änderung am 8.11.):

Vorlesungen: Mi 26.10. (O 135), Do 27.10., Di. 8.11., Mi 9.11. (O 135), Di 15.11., Do 17.11.,  Di 22.11., Do 24.11.

Übungen: Mi 2.11., Do 3.11., Do. 10.11., Mi 16.11., Mi 23.11., (gebenenfalls Mi 30.11.)

Falls Sie die Zugangsdaten für die Website bzw. Ilias noch nicht haben, erkundigen Sie sich bitte bei Ihren Kommilitonen.

Dozent: Prof. Dr. Martin Schlather

ECTS: 8 (Vorlesung mit Übung und Praktikum)

Lehrinhalte: 

•  Quantencomputing und seine Grundlagen, wie
• (Quanten)Informationstheorie
• Quanten-Wahrscheinlichkeitstheorie

Vorausgesetzte Kenntnisse:  Stochastik 1 & 2

Vorlesung: Dienstags, 08:30 – 10:00 Uhr in A 5, Raum C 012

                   Donnerstags, 10:15 – 11:45 Uhr in A 5, Raum C 012.

Übung: Montags, 10:15 – 11:45 Uhr in B 6, Raum A 302

Die Vorlesung am Donnerstag 13. Oktober wird verlegt auf tba.

Klausurvorleistung sind 50% der Punkte bei schrifl. Lösungen und 50% gründliche Bearbeitung beim Votiersystem, sowie zweimaliges Vorrechnen in Übungsgruppen. Die Übungsblätter werden über Ilias veröffentlicht. 

Dozent: Prof. Dr. Martin Schlather

ECTS:

Lehrinhalte: Modelle für Epidemien • Überlebensanalyse • Mathematische Grundlagen der Prämienkalkulation • Modelle in der privaten Krankenversicherung, Lebensversicherung und Pensionsversicherung

Vorausgesetzte Kenntnisse: Stochastik II

Differenzialgleichung wird nicht vorausgesetzt.

Vorlesung: Dienstags, 15:30–17:00 Uhr in B 6, Raum C 401

Die Präsenzveranstaltung Personenversicherung wird auf HWS 2024 verschoben!

Dozent: Prof. Dr. Martin Schlather

ECTS: 8

Lehrinhalte: Zentraler Grenzwertsatz bei nicht identisch verteilten Zufallsvariablen • Schätzverfahren (BLUE/BLUP, MLE, Momentenschätzer, Cramer-Rao) • Bereichsschätzer und Tests (Neyman-Pearson; Likelihood-Ratio-Test; chi2-Test und weitere spezielle Tests) • Explorative Statistik • Hilberträume; bedingter Erwartungswert • Lineares Modell • Asymptotische Normalität

Vorausgesetzte Kenntnisse: Analysis I & II, Lineare Algebra 1 & II, Stochastik 1

Vorlesung: Dienstags, 12:00 – 13:30 Uhr in B6, Raum A 001

                   Donnerstags, 08:30 – 10:00 Uhr in B6, Raum A 001

Die Fragestunde zur entfallenen Vorlesungen findet am 05.04.2022 um 14:15 Uhr im Raum Schloss M 003 statt.

Die Vorlesung am 02.06. entfällt!!!

Es findet eine Fragestunde statt: 09.06.2022 Raum A 101 in B6

Die Vorlesung findet hybrid statt. Die Aufzeichnungen der Vorlesungen werden auf Youtube veröffentlicht. Die Links finden Sie in den Materialien.

Übungen: Montags, 15:30 – 17:00 Uhr in B6, Raum A 302
                  Dienstags, 15:30 – 17:00 Uhr in B6 Raum A 303
                  Mittwoch, 08:30 – 10:000 Uhr in B6, Raum A 302
                  Donnerstags, 13:45 – 15:15 Uhr in B6, Raum A 001
                  Freitags, 13:45 – 15:15 Uhr in A5, Raum B 144

Die Übungen starten in Vorlesungswoche 2. Wir versuchen, die Übungen hybrid zur Verfügung zu stellen. 

Die Übung am Freitag, 08.04. und 29.04. findet um 15:30 Uhr in Raum B 144 statt.
Es wird erwartet, dass die Studenten im Hörsaal geboostert sind.

Bitte überprüfen Sie die Website regelmäßig für Neuigkeiten.

Falls Sie die Zugangsdaten für die Website bzw. Ilias noch nicht haben, erkundigen Sie sich bitte bei Ihren Kommilitonen.

Dozent: Prof. Dr. Martin Schlather

ECTS: 3

Lehrinhalte: Grundlegendes Verständnis der Programmiersprache R (Datentypen, Operatoren, Kontrollstrukturen) • Dateneingabe, -aufbereitung und -ausgabe sowie grafische Darstellungen in R • Spezielle Pakete in R

Vorausgesetzte Kenntnisse: keine

Unverbindliche Anmeldung: https://stads.uni-mannheim.de/veranstaltung/r-kurs-22/ 

Bei weiteren Fragen bitte direkt an STADS wenden! STADS | Students' Association for Data Analysis and Statistics Mannheim e.V. (uni-mannheim.de)

Vorlesung: Dienstags, 19:00 – 20:30 Uhr in B6, Raum A 001

Informationen bezüglich der Anerkennung als Schlüsselqualifikation werden in der Veranstaltung bekanntgegeben.

Dozent: Alexander Freudenberg

ECTS: 3

Veranstaltungsform: Blockveranstaltung

Raum: B 6, Bauteil E-F, Raum 310

Prüfungsform: Mündliche Präsentation einer Datenanalyse

Eine Anmeldung zum Kurs ist nicht notwendig.

Da der Kurs zu großen Teilen aus eigenem Programmieren besteht, benötigen Sie einen Laptop/Tablet, auf dem R programmiert werden kann. Es wird erwartet, dass alle Teilnehmer zum Anfang des Kurses eine vollständige Installation von R und RStudio auf ihrem Laptop haben. 

Bitte melden Sie sich für die Prüfung des Kurses regulär über das Portal2 an.

Lehrinhalte: Grundlegendes Verständnis der Programmiersprache R (Datentypen, Operatoren, Kontrollstrukturen) • Dateneingabe, -aufbereitung und -ausgabe sowie grafische Darstellungen in R • Anwendung der Lehrinhalte der „Einführung in die Mathematische Statistik“/„Stochastik 2“ auf reale Datensätze und Fragestellungen

Vorausgesetzte Kenntnisse: Analysis I & II, Lineare Algebra I & II, Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie/Stochastik 1, Kenntnisse, die in der Veranstaltung “Einführung in die Mathematische Statistik”/”Stochastik 2” parallel erworben werden

Dozent: Prof. Dr. Martin Schlather

Das Seminar findet am 07.05.2022 von 08:30 Uhr bis ca. 16:30 Uhr in B6 im Raum D 007 statt.

Dozent: Prof. Dr. Martin Schlather

ECTS: 4

Zusätzliche Veranstaltungen am Freitag 10.9. (freiwillig)

• 10:15 Uhr, A5 B143: weitere Besprechung des R-Kurses mit einem der Anwender aus  der Genetik 
• 13:45 Uhr, A5 B143: Gastvortrag über eine freie schnelle Implentierung der Linearen Algebra. (Bereits die schnelle Implementierung einer simplen Matrixmultipllikation ist nicht trivial!)

Inhalt des Kurses: Ziel ist es, gemeinsam ein R-Paket zu schreiben bzw. ein R-Paket weiterzuentwickeln. Das R-Paket soll auf CRAN gestellt werden und ist dann eine gemeinsame wissenschaftliche Veröffentlichung aller Kursteilnehmer. Im erstem Teil des Kurses werden die Grundlagen vermittelt.

Das R-Paket wird Themen aus der Genetik behandeln in Zusammenarbeit mit der Tierzucht und der Tierhaltung in Göttingen. Es werden keine Vorkenntnisse in Genetik vorausgesetzt. Spezifische Programmierthemen können sein:

• Ein-Ausgabe-Schnittstellen oder
• Funktionen zu speziellen wissenschaftlichen Verfahren oder
• Nachbau der Funktionalität von kommerzieller Software im Bereich lineare Modelle

Genaueres wird am 8.9. besprochen und festgelegt. Es werden keine Vorkenntnisse zu Genetik vorausgesetzt.

Vorkenntnisse: Programmierkurs R oder Programmierkurs C;

Termine: Mittwochs, 15:30 – 18:00 Uhr, in A5 Raum C-109

Es wird versucht, eine Zoom-Übertragung möglich zu machen über Stochastik-2-Zoomlink, siehe Materialien. Passwort bitte über Email erfragen, falls unbekannt.

Prüfungsform ist die Durchführung und Dokumentation eines (Teil-)Projektes. Teil der Dokumentation ist eine individuelle zehnminütige mündliche Besprechung des Beitrags zum (Teil-)Projekt, bei der auch die erworbenen Kompetenzen abgefragt werden.

Seminarvorbesprechung am 10. November 2021 um 17:45 Uhr

Veranwortlicher: Prof. Dr. Martin Schlather

ECTS: 3 (BA) bzw. 4 (MA)

voraussichtliche Durchführung: tba 

Anmeldung über sekretariatmail-math.uni-mannheim.de

Dozent: Prof. Dr. Martin Schlather

ECTS: 8

Lehrinhalte: Zentraler Grenzwertsatz bei nicht identisch verteilten Zufallsvariablen • Schätzverfahren (BLUE/BLUP, MLE, Momentenschätzer, Cramer-Rao) • Bereichsschätzer und Tests (Neyman-Pearson; Likelihood-Ratio-Test; chi2-Test und weitere spezielle Tests) • Explorative Statistik • Hilberträume; bedingter Erwartungswert • Lineares Modell • Asymptotische Normalität

Vorausgesetzte Kenntnisse: Analysis I & II, Lineare Algebra 1 & II, Stochastik 1

Vorlesung: Dienstags, 10:15 – 11:45 Uhr

                   Donnerstags, 08:30 – 10:00 Uhr

Übungen: Dienstag, 12:00 – 13:30 Uhr
              Dienstag, 15:30 – 17:15 Uhr
              Mittwoch, 08:30 – 10:00 Uhr
              Donnerstag, 13:45 – 15:15 Uhr

Zoom-Link findet sich in den Materialien. Bitte überprüfen Sie die Website regelmäßig für Neuigkeiten.

Falls Sie die Zugangsdaten für die Website bzw. Ilias noch nicht haben, erkundigen Sie sich bitte bei Ihren Kommilitonen.

Dozent: Prof. Dr. Martin Schlather

ECTS: 8

Lehrinhalte: Modelle für Epidemien • Überlebensanalyse • Mathematische Grundlagen der Prämienkalkulation • Modelle in der privaten Krankenversicherung, Lebensversicherung und Pensionsversicherung

Vorausgesetzte Kenntnisse: Stochastik II (kann parallel gehört werden); DGL wird nicht vorausgesetzt.

Vorlesung: Dienstags, 08:30 – 10:00 Uhr, in B6 Raum A 001

                   Donnerstags, 10:15 – 11:45 Uhr, in B6 Raum A 001

Link für die 1. Vorlesung: Bitte über das Portal² gehen.
Bitte etwas eher anmelden, da Sie die weiteren Infos für die Veranstaltung dann dort finden. Bei Fragen bitte 0621-181 2553

Übung: Freitags, 10:15 – 11:45 Uhr, in B6 Raum A 001

Abgabe der Blätter donnerstags 10:00 über Ilias.

Dozent: Prof. Dr. Martin Schlather

ECTS: 3

Lehrinhalte: Grundlegendes Verständnis der Programmiersprache R (Datentypen, Operatoren, Kontrollstrukturen) • Dateneingabe, -aufbereitung und -ausgabe sowie grafische Darstellungen in R • Spezielle Pakete in R

Vorausgesetzte Kenntnisse: keine

Unverbindliche Anmeldung: https://stads.uni-mannheim.de/veranstaltung/r-kurs-3/

Bei weiteren Fragen bitte direkt an STADS wenden! STADS | Students' Association for Data Analysis and Statistics Mannheim e.V. (uni-mannheim.de)

Vorlesung: Dienstags(!), 19:00 Uhr, per Zoom

Informationen bezüglich der Anerkennung als Schlüsselqualifikation werden in der Veranstaltung bekanntgegeben.

Dozent: Prof. Dr. Martin Schlather

ECTS: 3

Lehrinhalte: Grundlegendes Verständnis der Programmiersprache R (Datentypen, Operatoren, Kontrollstrukturen) • Dateneingabe, -aufbereitung und -ausgabe sowie grafische Darstellungen in R • Anwendung der Lehrinhalte der „Einführung in die Mathematische Statistik“/„Stochastik 2“ auf reale Datensätze und Fragestellungen

Vorausgesetzte Kenntnisse: Analysis I & II, Lineare Algebra I & II, Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie/Stochastik 1, Kenntnisse, die in der Veranstaltung “Einführung in die Mathematische Statistik”/”Stochastik 2” parallel erworben werden

Bitte beachten Sie die Hinweise zum Ablauf der Veranstaltung in den Materialien.

Veranwortlicher: Prof. Dr. Martin Schlather

ECTS: 3 (BA) bzw. 4 (MA)

Vorbesprechung: Montag 7. September 2020, 12:00 via zoom, https://zoom.us/j/7598349101 

voraussichtliche Durchführung: KW 39 (Ende September) mit zoom, https://zoom.us/j/7598349101 

Anmeldung über sekretariatmail-math.uni-mannheim.de

Dozent: Prof. Dr. Martin Schlather

ECTS: 8

Vorlesung: Dienstags, 08:30 – 10:00 Uhr, in Raum SO 108

Neuer Link für die Vorlesung steht unter den Materialien.

                   Parallel Live-Übertragung über zoom (Zugang über das Portal)

                   Donnerstags, 08:30 – 10:00 Uhr, in Raum M 003

                   Parallel Live-Übertragung über zoom (Zugang über das Portal)

Übung: Mittwochs, 08:30 – 10:00 Uhr, in B 6 in Raum A 0.01

Parallel Live-Übertragung über zoom (Zugang über das Portal)

Vorbesprechung Anschlussseminar “Big Data” am Dienstag, 01.12., 17:00 Uhr unter https://us02web.zoom.us/j/7598349101

Die Extremwerttheorie beschäftigt sich mit den Grenzverteilungen von Maxima von unabhängigen und identisch verteilten Zufallsvariablen. Diese Resultate ermöglichen Statistik für extreme Beobachtungen, mit Anwendungen unter anderem in der Hydrologie (Überschwemmungen), der Meteorologie (Windböen, Starkregen) und dem Versicherungswesen (Rückversicherung).

Dozent: Jonas Brehmer

ECTS: 8

Vorlesung: Mittwochs, 10:15 – 11:45 Uhr, in B 6 , Raum A 001

                   Donnerstags, 10:15 – 11:45 Uhr, in A 5 , Raum B 144

Übung: Mittwochs, 15:30 – 17:00 Uhr, in A 5, Raum C 012

Dozent: Prof. Dr. Martin Schlather

ECTS: 8

AKTUELLE INFORMATIONEN

• Der Zweittermin findet am Freitag, den 25.09.2020, um 8:30 Uhr – 10:00 Uhr in A3 001 statt. Bitte beachten Sie wie beim Ersttermin die Hygieneregeln der Universität.

 
Zum aktuellen Zeitpunkt planen wir das Modul “Stochastik II” online fortzuführen. 

Technische Umsetzung via Zoom 

Alle u. g. Veranstaltungen finden online via zoom.us statt. Es wird empfohlen, die App zu installieren. 

Meeting-ID: 759-834-9101

Einwahl-Link: https://zoom.us/j/7598349101 

Diese Einwahldaten gelten bis auf Weiteres für alle Stochastik 2-Veranstaltungen. Jeder muss sich aktiv selbst einwählen. 

Materialien 

Alle Materialien zum Kurs werden auf ILIAS und der Webseite bereitgestellt.

• https://ilias.uni-mannheim.de/goto.php?target=crs_978937_rcodeHJypzXtqFr&client_id=ILIAS (Bitte unbedingt beitreten, wer es noch nicht gemacht hat.)

Vorlesung 

Die Vorlesung findet weiterhin zu den gewohnten Zeiten dienstags, 12.00 – 13.30 Uhr und donnerstags, 8.30 – 10.00 Uhr online statt. 

Link zur Vorlesung vom 24.03.2020 https://www.youtube.com/watch?v=AL1ltA8mMCE

Tutorien 

Es werden bis auf Weiteres folgende Online-Tutorien stattfinden: 

• Zusatzaufgaben: Dienstag, 8.30 – 10.00 Uhr (Benedikt) 

Es werden die Lösungen zu Aufgaben besprochen, die vorher via ILIAS bereitgestellt werden. Dort findet ihr nun ebenfalls die Materialien aus den bisherigen Tutorien. 

• Vorlesungswiederholung und Fragen zur Vorlesung und den Übungsblättern: Donnerstag, 13.45 – 15.15 Uhr (André, Moritz) 

Nach einer kurzen Wiederholung der wichtigsten Vorlesungsinhalte werden Fragen beantwortet, die von den Teilnehmern entweder vorher per Mail geschickt oder spontan gestellt werden können.

• Tipps zu den Übungsaufgaben: Freitag, 8.30 – 10.00 Uhr (Sam) 

Es werden Tipps zu den Übungsblättern besprochen, die vorher via ILIAS bereitgestellt werden.

Wir bemühen uns, die Tutorien aufzuzeichnen und die Aufzeichnungen via ILIAS zur Verfügung zu stellen. 

Übungsblätter 

Die Abgabe der Übungsblätter erfolgt eingescannt in ILIAS. Die Korrekturen erhaltet ihr dann ebenfalls über ILIAS. Bitte habt Verständnis dafür, dass die Korrekturhinweise knapper und in Textform sein werden. 

Es werden online Musterlösungen bereitgestellt. Soweit sinnvoll werden wir darüber hinaus Videos mit wichtigen Erklärungen zu den Lösungen der Übungsblätter auf ILIAS hochladen.  

Feedback 

Wir bemühen uns einen möglichst guten Vorlesungs- und Übungsbetrieb sicherzustellen. Wir freuen uns dabei über Euer konstruktives Feedback. Dieses könnt ihr uns gerne jederzeit per Mail, in den Livesessions oder anonym via https://pingo.coactum.de/094357 mitteilen. 

Vielen Dank für Euer Verständnis und bleibt gesund! 

Viele Grüße 

Euer Stochastik 2-Team 

______________________________________________

Daten zum Präsenzbetrieb (ausgesetzt bis mindestens 20.04.2020):

Vorlesung: Dienstags, 12:00 – 13:30 Uhr, in B 6, Raum A 001
                   Donnerstags, 08:30 – 10:00 Uhr, in B 6, Raum A 001

Zusätzliche Vorlesung am Donnerstag, 13.02.2020 um 13:45 Uhr statt Übung!
Aufgrund der Corona-Krise fällt die Vorlesung am 26.3.2020 NICHT aus! Sie findet wie alle anderen Veranstaltungen online statt.

Skript ist in den Materialien zu finden.

Übung:  ab 24.2. Montags 15:30–17:00; B 6, Raum D 007
              Zusatzaufgaben – Benedikt Geier – bgeiermail-mail.uni-mannheim.de

               Dienstags, 08:30 – 10:00 Uhr, in B 6, Raum A 204
               Zusatzaufgaben – Benedikt Geier – bgeiermail-mail.uni-mannheim.de

               Dienstags, 08:30 – 10:00 Uhr, in B 6, Raum A 305
               Diskussion Theorie – Prof. Dr. Martin Schlather

                Dienstags, 10:15 – 11:45 Uhrin B 6, Raum D007
                Wiederholung Stochastik I – Moritz Kern – mkernmail-mail.uni-mannheim.de

               Donnerstags, 13:45 – 15:15 Uhr, in A 5, Raum A 001
               VL-Wiederholung – André Ferdinand – aferdinamail-mail.uni-mannheim.de

               Freitags, 08:30 – 10:00 Uhr, in B 6, Raum A 305
               Tipps für Übungen – Sam Baguley – sbaguleymail-mail.uni-mannheim.de

Bitte beachten Sie: Das Tutorium “Tipps für Übungen” beginnt bereits am 14.02.2020! Beginn der anderen Übungen ab dem 18.02.2020!

Informationen zu Schlüsselqualifikationen

NEU: WER VORKENNTNISSE IN C HAT KANN SICH AUCH DEN “FORTGESCHRITTENENKURS C” ALS SCHLÜSSELQUALIFIKATION ANRECHNEN LASSEN.

Hier bekommen Sie einen Einblick in das Berufsleben – Veranstaltung von STADS

Schulprojekt: Dr. Peter Parczewski alle Informationen finden Sie hier (Schlüsselqualifikation 2)

Übungsblätter

Die Übungsblätter finden Sie von nun an auf der Materialseite. Die korrigierten Übungsblätter können ab Mittwoch im 3. Stock von B6 abgeholt werden.

Dozent: Prof. Dr. Martin Schlather
ECTS: 4
Inhalt:

• Präcompiler-Kommandos, https://de.wikipedia.org/wiki/C-Pr%C3%A4prozessor
• Paralleles Programmieren (OMP, https://de.wikipedia.org/wiki/OpenMP)
• Vektorielles Programmieren (SIMD, https://en.wikipedia.org/wiki/SIMD)
• Graphikkartenprogrammierung

Vorlesung: Donnerstags, 15:30 – 17:45 Uhr, in A 5, Raum C -109

https://zoom.us/j/533263064?pwd=Y0pudDdXS1NLb1ZNL1JkRG1tMDZpQT09

Bitte beachten die Hausaufgaben in den Materialien (aktuell Aufg 1.6 zum 18.3.)

Veranwortlicher: Prof. Dr. Martin Schlather

Das Seminar findet am folgenden Tag statt

Freitag, 24.04.2020 von 08:30 Uhr bis ca 16:00 Uhr in Raum C 201 in B6.

ECTS: 3

Der Kurs findent am Freitag, 08.05. und Samstag, 09.05.2020 als Blockveranstaltung statt.

Prüfung: Freitag, 15.05.2020 in B 6 Raum A 001 von 10:15 – 11:35 Uhr  (Bearbeitungszeit 60 min).

Zoom-Link für die Prüfung 15.05.2020

Voraussetzung für diesen Kurs ist die Teilnahme am STADS Programmierkurs R. Dieser läuft von Mittwoch, 19.02.2020 bis 22.04.2020 um 19:00 Uhr bis 20:30 Uhr. Teilnahme ab 2. Semester

Veranstaltungsort: A5 Raum C -109 (CI-Pool)

Wir gehen davon aus, dass dieser Kurs auch von Wirtschaftpädagogen angerechnet werden kann.

Dozent: Dr. Yiqi Li

ECTS: 3

Vorlesung: Donnerstag, 15:30 – 17:00 Uhr, in B 6, Raum D 007

Am Samstag, 16.05.2020 gibt es eine Abschlußveranstaltung.

Der Kurs beginnt ab dem Donnerstag, 27.02.2020 und geht bis zum Donnerstag, 14.05.2020.
Voraussetzung für die Teilnahme am Praxiskurs ist die parallele Teilnahme am STADS Programmierkurs R!

Dozent: Prof. Dr. Martin Schlather

ECTS: 8

Vorlesung: Montags, 13:45 – 15:15 Uhr, in B 6, Raum A 305

Dienstags, 15:30 – 17:00 Uhr, in B 6, Raum A 305

Übung (Christopher Dörr): Donnerstags, 08:30 – 10:00 Uhr, in B 6, Raum A 305

Projekte

• Zeitreihen
• Geostatistik
• Punktprozesse

Random Fields

Inhalt im Wesentlichen identisch mit „Aufbaukurs R“

Dozent: Prof. Dr. Martin Schlather

ECTS: 4

Vorkenntnisse: Folgende Kenntnisse sollten Ihnen weitgehend vertraut sein:

• Vorkenntnisse
• Vorkenntnisse Übungen

Zum Aneignen der Vorkenntnisse (soweit noch nicht vorhanden) wird das Durcharbeiten der Übungsblätter 1–6 des Praxiskurses Statistik empfohlen hier

Hinweis zum Fortgeschrittenenkurs C im FSS 2020

Vorlesung: Montags, 15:30 – 17:45 Uhr, in A 5, Raum C -109

Seminarvorbesprechung für Anschlussseminar “Computational Statistics” am 25.11.2019 um 18:00 Uhr im Anschluß an den C-Kurs

Klausur

Projekt wichtige Anmerkungen

Klausureinsicht

Montag, 10.02.2020 von 18 bis 19 Uhr im Büro B6 B 318 
Wer zu dem Termin nicht, kann aber die Klausur einsehen will, den bitte eine Rückmeldung bei Yiqi Li für die Vereinbarung eines Extratermins in der ersten Woche der Vorlesungszeit.

Veranwortlicher: Dr. Nicholas Schreck

Das Seminar findet an folgenden Tagen statt

Freitag, 08.11.2019 von 10:00 Uhr bis ca 16:00 Uhr in Raum A 304 in B6.

Freitag, 15.11.2019 von 10:00 Uhr bis ca 16:00 Uhr in Raum A 304 in B6.