Angewandte Statistik

Vorlesung

• Woche 1: Einführung und Refresher R (8. April, Timo Adam & Julian Hinz)

• Woche 2: Thema 1 (15. April, Timo Adam)

• Woche 3: Thema 2 (22. April, Timo Adam)

• Woche 4: Thema 3 (29. April, Timo Adam)

• Woche 5: Thema 4 (6. Mai, Timo Adam)

• Woche 6: Thema 5 (13. Mai, Timo Adam)

• Woche 7: Thema 6 (20. Mai, Timo Adam)

• Woche 8: Klassifikation (27. Mai, Julian Hinz)

• Woche 9: Dimensionsreduktion und Clustering (3. Juni, Julian Hinz)

• Woche 10: Bootstrapping (10. Juni, Julian Hinz)

• Woche 11: Kausale Inferenz (Aaron Lohmann) (17. Juni, Aaron Lohmann)

• Woche 12: Difference-in-differences (24. Juni, Aaron Lohmann)

• Woche 13: LLMs (1. Juli, Julian Hinz)

• Woche 14: Wrap-up und Q & A (8. Juli)

Übung

• Woche 2: Refresher R (16./17. April)

• Woche 3: Thema 1 (23./24. April)

• Woche 4: Thema 2 (30. April)

• Woche 5: Thema 3 (7./8. Mai)

• Woche 6: Thema 4 (14./15. Mai)

• Woche 7: Thema 5 (21./22. Mai)

• Woche 8: Thema 6 (28./29. Mai)

• Woche 9: Klassifikation (4./5. Juni)

• Woche 10: Dimensionsreduktion (11./12. Juni)

• Woche 11: Bootstrapping (18./19. Juni)

• Woche 12: Kausale Inferenz (25./26. Juni)

• Woche 13: Difference-in-differences (2./3. Juli)