Lehrstuhl fuer Rechnerorientierte Statistik und Datenanalyse Uni Augsburg  
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Statistik III - SS 2004



Aktuelle Informationen
StudentInnen, die durchgefallen sind, dürfen sich für eine zweite Prüfung anmelden.

Die Prüfung ist zweiteilig. Zuerst müssen Kandidat- Innen den Datensatz BayernAltDaten.txt analysieren und einen Bericht der Analyse schreiben. Der Datensatz enthält 15 Variablen für die 96 bayerische Land- und Stadtkreise. 
Sie sollten die folgenden Methoden mit R einsetzen: LDA, MDS und Clusteranalyse.  Für LDA sollten Sie eine Funktion zur Diskriminierung zwischen Landkreisen und Stadtkreisen finden.  Der Bericht müßte spätesten am 1. Oktober eingereicht werden.

Am 11. Oktober werden dann mündliche Prüfungen abgehalten, jedoch nur für KandidatInnen, die einen ausreichenden Bericht geliefert haben. Der erste Teil der mündlichen Prüfung (10 min.) wird sich mit einer Besprechung des Berichts beschäftigen.

Die maximal erreichbare Note für diese Nachholprüfung ist 4.0.
Datensätze
R/Mondrian/KLIMT
ggobi¹
Australische Krabben Australische Krabben
Waschmittel Daten
Olive Oils
Olive Oils
Barley

Zehnkampf

Caesarean

Students

Transpiration
Transpiration
Börsen Daten

Math Students

Credit

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Software
Übung
Donnerstags, 16:00-17:30, Raum bzw. Rechner Pool werden jeweils vorher angekündigt!

Die Übungsblätter werden eine Woche vor Besprechung ausgegeben. Die Lösungen werden  in der Übung praktisch von Teilnehmern vorgestellt.

Als Zulassung zur abschließenden mündl. Prüfung muss mindestens eine Aufgabe vorgestellt werden!


Siehe auch Übungen Statistik II, WS03/04.

Übungsblätter
Folien
20.4.
Einführung
22.4.
Interaktive Graphik
27.4.
Mosaic Plots
29.4.
Parallele Koordinaten
04.5.
Grand Tour
06.5.
Multivariate Normalvert.
11.5.
Inferenz
13.5.
MANOVA
18.5.
PCA
20.5.
Christi Himmelfahrt
25.5.
Faktoren Analyse
27.5.
Kanonische Korrelation
01.6.
Pfingstferien
03.6.
LDA
08.6.
QDA
10.6.
Fronleichnam
15.6.
MDS
17.6.
Cluster Analysis I
22.6.
Cluster Analysis II 24.6.
Cluster Analysis III
29.6.
CART I
01.7.
CART II
06.7.
CART III 08.7.
Neuronale Netze I
13.7.
Neuron. Netze II 15.7.
Ensemble Methoden
20.7.
1. Prüfungstag
22.7.
2. Prüfungstag

Alle Folien und Übungsblätter liegen im PDF-Format vor. Zum Öffnen benötigt man einen PDF-Reader, wie z.B. Adobe Acrobat Reader oder GhostView.
R-Code
2d Contours
Confidence Intervalls
Principal Components
Factor Analysis
Canonical Correlation
Discriminant Analysis
MDS Cluster Analysis
CART
N-Nets



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