TU Wien:Multivariate Statistik VO (Filzmoser)

Daten

Vortragende	Peter Filzmoser
ECTS	4,5
Alias	Multivariate Statistics (en)
Letzte Abhaltung	2024W
Sprache	„bei bedarf in englisch“ ist kein zulässiger Sprachcode.
Mattermost	multivariate-statistik • Register • Mattermost-Infos
Links	tiss:107388

Zuordnungen

Bachelorstudium Informatik	Modul Multivariate Statistik (Breite Wahl)
Bachelorstudium Medizinische Informatik	Modul Multivariate und computerintensive statistische Methoden (Gebundenes Wahlfach)
Bachelorstudium Software & Information Engineering	Modul Multivariate und computerintensive statistische Methoden (Gebundenes Wahlfach)
Masterstudium Data Science	Modul MLS/EX - Machine Learning and Statistics - Extension
Masterstudium Business Informatics	Modul DA/COR - Data Analytics Core (Gebundenes Wahlfach)

Inhalt

Clusteranalyse, Multivariate lineare Regression, Robuste Statistik, Hauptkomponentenanalyse, Faktorenanalyse, Korrelationsanalyse, Diskriminanzanalyse, Projection Pursuit.

Ablauf

[WS 18/19] Wöchentlich 2 Termine, Vortrag, Übungen.

Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse

Programmierkenntnisse in R. Lineare Algebra, Matrizenrechnung; Eigenwertzerlegung, Singular Value Decomposition werden behandelt, schadet aber nicht davon eine Ahnung zu haben.

Vortrag

Vortrag zum projezierten Skriptum. Zusätzliche Erklärungen an der Tafel, teilweise Herleitungen und Beweise. Erklärungen zur Umsetzung in R.

Übungen

Siehe VOWI Eintrag zur Übung (getrennte LV-Nummern). Die Übung wird zu einer festgelegten Zeit innerhalb der VO-Termine abgehalten, wurde aber manchmal nicht streng eingehalten (für die Leute die nur zum Übungsteil kommen wollen...).

Prüfung, Benotung

Mündliche Prüfung, typischerweise 2 Fragen pro KandidatIn. Benotung scheint recht milde, wenn man gut vorbereitet ist. (Prfg ähnlich wie z.B: Datenanalyse)

Modus: man bekommt ein Blatt und kann sich entweder zu einem Thema vorbereiten oder wird direkt gefragt. Auf dem Blatt Formeln, Skizzen, etc., notieren.

Zoom-Version: 15-Minuten Einzelslots. Man muss 15 Minuten vor dem Slot im Warteraum des Prüfungsmeetings erscheinen. Dann wird man in das Meeting hineingelassen, und muss die Notizen (Zoom-Whiteboard oder Papier) nach der Prüfung als E-Mail an Prof. Filzmoser schicken.

Dauer der Zeugnisausstellung

• Prüfung am 3.10.2019. Noch am selben Tag.
• Prüfung am 18.02.2021. Noch am selben Tag.

Zeitaufwand

Je nach dem wie viel man aus den Übungen mitgenommen hat und auch abschätzen kann was ihm wichtig ist. Jedenfalls nicht unterschätzen, viel Stoff!

Unterlagen

Skriptum wird zur Verfügung gestellt. Inhalt der LV basiert zum Teil auf Büchern:

• Johnson, Wichern (2008) Applied Multivariate Statistical Analysis, 6th Edition

https://www.pearson.com/us/higher-education/product/Johnson-Applied-Multivariate-Statistical-Analysis-6th-Edition/9780131877153.html

• James et al (2013) An Introduction to Statistical Learning, with Applications in R

PDF online verfügbar: https://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/

• Materialien

Tipps

Besuch der Vorlesung zahlt sich meiner Meinung nach sehr aus. Nicht nur wird die Theorie gut erklärt, auch wird R Code gezeigt und besprochen, hilft beim Lösen der Übungsblätter. Die Übungen, soweit ich weiß ohnehin Pflicht, sind auch sehr lehrreich.

Highlights / Lob

noch offen

Verbesserungsvorschläge / Kritik

noch offen

Materialien

Neues Material hinzufügen

M

• Multivariate Statistics Exam Questions.pdf (details)
• Multivariate Statistics Possible Exam Questions

P

• Prüfung 2019-10-03

S

• Summary multivariate statistics from script.pdf (details)
• Summary.pdf (details)