Frühere Semester

HWS 2023

  • Seminar “Computational Statistics” (BA und MA)

    Veranwortlicher: Prof. Dr. Martin Schlather

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

    voraussichtliche Durchführung: tba

    Anmeldung über sekretariatmail-math.uni-mannheim.de

  • Mathematische Methoden der Big Data Analytics: Lineare Modelle und Neuronale Netze (MA; für BA geeignet)

    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

  • Extremwertstatistik

    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

FSS 2023

  • Stochastik II

    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.

  • Unsupervised Learning (BA)

    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.
  • Computational Statistics

    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

  • Seminar „Simulationsmethoden für hochdimensionale Gaußsche Verteilungen“ (BA und MA) -- Vorbesprechung Do 16.2.23, 10:15, A 302

    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)

  • Programmierkurs R / Julia

    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

  • Praxiskurs “Statistik”

    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;

HWS 2022

  • Analyse und Modellierung prozessbasierter Daten (ehem. Zeitreihenanalyse & Räumliche Statsistik)

    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.

     

  • Quantencomputing (Bereich Mathematik B & C)

    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. 

  • Roboterkurs Mathematische Modelle in der Personenversicherung

    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!

FSS 2022

  • Stochastik II

    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.

     

  • Programmierkurs R

    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 Anmeldunghttps://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.

  • Praxiskurs “Statistik”

    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

  • Anschlußseminar „Computational Statistics“ zum Fortgeschrittenenkurs R (BA und MA)

    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.

HWS 2021

  • Fortgeschrittenenkurs R

    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

FSS 2021

  • Seminar “Big Data”

    Veranwortlicher: Prof. Dr. Martin Schlather

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

    voraussichtliche Durchführung: tba 

    Anmeldung über sekretariatmail-math.uni-mannheim.de

  • Stochastik II

    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.

     

  • Mathematische Modelle zur Personenversicherung

    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.

  • Programmierkurs R

    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 Anmeldunghttps://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.

  • Praxiskurs “Statistik”

    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.

HWS 2020

  • Seminar “Bioinformatik und Textverarbeitung”

    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

  • Mathematische Methoden der Big Data Analytics I

    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

                

  • Extremwertstatistik

    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

FSS 2020

  • Stochastik II

    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.

     

    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.

  • Fortgeschrittenenkurs C

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

    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.)

  • Anschluss-Seminar „Computational Statistics“ zu Fortgeschrittenenkurs R /Aufbaukurs R

    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.

  • Programmierkurs R (Schlüsselqualifikation 1)

    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.

  • Praxiskurs Statistik in R (Schlüsselqualifikation 2)

    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!

  • Videobeispiele

HWS 2019

  • Zeitreihenanalyse und räumliche Statistik

    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

  • Fortgeschrittenenkurs R

    Inhalt im Wesentlichen identisch mit „Aufbaukurs R“

    Dozent: Prof. Dr. Martin Schlather

    ECTS: 4

    Vorkenntnisse: Folgende Kenntnisse sollten Ihnen weitgehend vertraut sein:

    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.

  • Seminar Mathematische und statistische Modelle in den Naturwissenschaften (BA und MA)

    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.