Statistik

• … entwickelt Methoden zur Analyse von Daten
• … und unterstützt bei deren Anwendung auf echte Daten

Was ist angewandte Statistik?

Mathematische Statistik

• befasst sich primär mit Methodenentwicklung
• im Vordergrund stehen die mathematischen Eigenschaften
• oft abstrakt, praktischer Nutzen nicht immer sofort klar (Mathe halt…)

Was ist angewandte Statistik?

Angewandte Statistik

• soll mit geeigneten Methoden aus echten Daten Informationen gewinnen
• braucht Methodenkompetenz sowie Verständnis des inhaltlichen Problems
• in der Regel stark interdisziplinäre Zusammenarbeit

Was zeichnet angewandte Statistik aus?

• Bedeutung der angewandten Statistik wächst im Datenzeitalter rasant
• hohes Maß an Interdisziplinarität — mit allen Vor- und Nachteilen: hoher Bedarf an effektiver Kommunikation
• oft aufwändige Datenaufbereitung und viel Programmiertätigkeit
• komplexe Daten, welche es eben nicht erlauben, Standardwerkzeuge anzuwenden

Slides

Plan

1. Organisatorisches
2. Roadmap
3. R

Vorlesung

• Dozenten: Julian Hinz und Timo Adam (julian.hinz@uni-bielefeld.de und timo.adam@uni-bielefeld.de)

• 2 Gastvorlesungen: Aaron Lohmann

• Termin: Dienstags 16:15–17:45 Uhr in H7

• Theorie und Praxis: Computer mitbringen, wir werden programmieren!

Tutorien

Material

• Kurs-Website: https://statistik.julianhinz.com
• Fahrmeir L., Heumann, C., Künstler, R., Pigeot, I. und Tutz, G. (2016), Statistik: Der Weg zur Datenanalyse, Springer
• Fahrmeir, L., Kneib, T. und Lang, S. (2009), Regression, Springer
• Bruce, P., Bruce A. und Gedeck, P. (2021), Praktische Statistik für Data Scientists, O’Reilly

Kommunikation außerhalb der Vorlesung

Prüfungsleistung

Ersttermin im Sommersemester:

• Portfolioprüfung über Öko/CoMet/AngStat
• je 30 Punkte pro Veranstaltung
• Öko und CoMet liegt bereits hinter Ihnen
• die 30 Punkte in Angewandte Statistik werden über Projektaufgaben vergeben

Zweittermin im Sommersemester:

• normale Klausur (vermutlich im September) über alle 3 Vorlesungen
• kein Nachteil was den Schwierigkeitsgrad/die Bewertung betrifft

Projektaufgaben

Formalia:

• 2 Aufgabenzettel mit je 3-5 Aufgaben, 15 Punkte pro Zettel
• jeweils über einen Zeitraum von einer Woche zu bearbeiten
• Zettel 1: Mitte Mai, Zettel 2: Ende Juni
• nur Einzelabgaben

Inhaltlich:

• jede*r von Ihnen bekommt eigene Datensätze zur Analyse
• Methoden die in Vorlesung und Tutorien geübt werden
• Nutzung von R ist essenziell