Seminar: Seminar zur Stochastik (Bachelor+Master) - Details

Seminar: Seminar zur Stochastik (Bachelor+Master) - Details

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General information

Course name Seminar: Seminar zur Stochastik (Bachelor+Master)
Subtitle Nicht-parametrische Quantilschätzer
Course number MTH-1350; 2990; 7950; 4130; 1410
Semester SS 2025
Current number of participants 1
Home institute Rechnerorientierte Statistik und Datenanalyse
participating institutes Institut für Mathematik
Courses type Seminar in category Teaching
Participants Das Seminar ist für alle Studierende geeignet.
Es eignet sich ebenfalls für Studierende, die eine Spezialisierung in Finanzmathematik anstreben.
Pre-requisites notwendig: Analysis I + II,
solide Kenntnisse im Umfang von Stochastik
Learning organisation Das Seminar wird als Blockseminar im Sommersemester stattfinden
Performance record Das Seminar besteht aus den folgenden abzugebenden Bestandteilen (Abgabe spätestens 14 Tage vor Vortrag)
• einem 30-45minütigen Vortrag (Folien bzw. Tafelkonzept) und
• einer schriftlichen Ausarbeitung (ca. 10 bis 15 Seiten)
Bei manchen Themen kann auf Wunsch auch eine Anrechnung als Seminar in Optimierung erfolgen.
Veranstaltung findet in Präsenz statt / hat Präsenz-Bestandteile Yes
Hauptunterrichtssprache deutsch
Literaturhinweise Englischsprachige Bücher, englischsprachige Originalarbeiten
Miscellanea Die Themenvergabe findet ausschließlich am Termin der Vorbesprechung statt.
Die Vorbesprechung und Themenvergabe erfolgen am Montag, den 06.02.2023 um 13:00 Uhr per Zoom.
Sie erhalten den Zoom-Link über Digicampus; bitte tragen Sie sich dort ins Seminar für SoSe 2023 ein.
ECTS points 6

Rooms and times

No room preference

Fields of study

Module assignments

Comment/Description

Im Seminar werden ausgewählte Bücher und Originalarbeiten zu nicht-parametrischen Quantilschätzern besprochen. Das Seminar wendet sich sowohl an Bachelor- als auch Masterstudierende mit Grundkenntnissen in Stochastik oder Statistik. Wir behandeln verschiedene Schätzer, Konfidenzintervalle und insb. deren Anwendung in der Finanz- und Versicherungsmathematik und im maschinellen Lernen.