TU Wien:Multivariate Statistik VO (Filzmoser)
- Multivariate Statistik UE (Filzmoser) (TU Wien, 0 Materialien)
- Multivariate Statistik VO (Filzmoser) (TU Wien, 4 Materialien)
Daten[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
| 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 |
Inhalt[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Clusteranalyse, Multivariate lineare Regression, Robuste Statistik, Hauptkomponentenanalyse, Faktorenanalyse, Korrelationsanalyse, Diskriminanzanalyse, Projection Pursuit.
Ablauf[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
[WS 18/19] Wöchentlich 2 Termine, Vortrag, Übungen.
Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Programmierkenntnisse in R. Lineare Algebra, Matrizenrechnung; Eigenwertzerlegung, Singular Value Decomposition werden behandelt, schadet aber nicht davon eine Ahnung zu haben.
Vortrag[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Vortrag zum projezierten Skriptum. Zusätzliche Erklärungen an der Tafel, teilweise Herleitungen und Beweise. Erklärungen zur Umsetzung in R.
Übungen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
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[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
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[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
- Prüfung am 3.10.2019. Noch am selben Tag.
- Prüfung am 18.02.2021. Noch am selben Tag.
Zeitaufwand[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
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[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Skriptum wird zur Verfügung gestellt. Inhalt der LV basiert zum Teil auf Büchern:
- Johnson, Wichern (2008) Applied Multivariate Statistical Analysis, 6th Edition
- James et al (2013) An Introduction to Statistical Learning, with Applications in R
PDF online verfügbar: https://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/
Tipps[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
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[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
noch offen
Verbesserungsvorschläge / Kritik[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
noch offen