Lehrstuhl fuer Rechnerorientierte Statistik und Datenanalyse Uni Augsburg  
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Stochastik IV - Multivariate statistische Verfahren
SS 2007


Aktuelle Informationen
*** Die Noten findet man hier.***
Einsicht der Zweitklausur am Donnerstag 11. Oktober um 9 Uhr im 3029

Die Erstklausur

Eine Probeklausur findet man hier

NB: Die tatsächlichen Klausuren werden natürlich die noch zu behandelnden Themen berücksichtigen und wahrscheinlich eine rein mathematische Aufgabe enthalten.


Vorlesungen

Dienstag 10.00 - 11.30 Uhr    1005
Donnerstag 10.00 - 11.30 Uhr   1005

R Analysen: Besprechungstermine Freitags 10.30 Uhr Raum 3008

Klausur
Klausurtermine werden auf dieser Institutsseite angegeben.
Die erste Klausur wird von 10.15 Uhr bis 13.15 Uhr am 17. Juli 2007 im Mathe Hörsaal 1005 stattfinden.
*** Die zweite Klausur wird am 8. Oktober im 1005 von 10.15 bis 13.15 stattfinden.***
Note = Max{1. Klausur, 2. Klausur}
Ziele
  • Multivariate Verfahren verstehen
  • Multivariate Daten visualisieren
  • Multivariate Datensätze analysieren

Bücher
  • Fahrmeir, L., Hamerle, A., Tutz, G. (1996).
    Multivariate statistische Verfahren (2 ed.)
    Berlin: de Gruyter
  • Venables, W. N., Ripley, B.D. (2002). Modern Applied Statistics with S (4 ed.) New York: Springer
  • Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. (2001) The Elements of Statistical Learning New York: Springer
Datensätze
R/Mondrian/KLIMT
ggobi¹
EcoTestAutos

Caesarean

Nightingale

Bundestagswahl2005

Crabs Crabs
OliveOils
OliveOils
Titanic

Barley

Families95

Transpiration
Transpiration
Studenten

LaufDaten

FlohDaten

Körpermessungen

Math Students

Credit

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Software
Übung
Die Übungen finden statt:

Dienstag, 12.15 - 13.45 Uhr, Raum 2001 T.

ACHTUNG: Die Lösungen zu den Übungsblättern sollen von den TeilnehmerInnen selbst erarbeitet und dann in den Übungen vorgestellt werden. Bitte! Am 10. Juli 2007 findet in der Übung eine Fragestunde zum Vorlesungsstoff und zu den bisherigen Übungen statt.



Übungsblätter
Folien
17.4.
Einführung
19.4.
Interaktive Graphik
24.4.
Mosaicplots
26.4.
Visualisierung multivariater stetigen Variablen
01.5.
Feiertag
03.5.
GrandTour&ProjectionPursuit
08.5.
MultivariateNormal
10.5.
MVNInferenz
15.5.
Hauptkomponentenanalyse
17.5.
Christi Himmelfahrt
22.5.
Faktorenanalyse
24.5.
MDS
29.5
Pfingstferien
31.5.
LDA
05.6.
LDA Anwendung
07.6.
Fronleichnam
12.6.
DA + Clusteranalyse
14.6.
Clusteranalyse2
19.6.
Model based Clusteranalyse
21.6.
FuzzyClustering
26.6.
Fällt aus
28.6.
CART1
03.7.
CART2(neu)
05.7.
Neuronale Netze 1
10.7.
Neuronale Netze 2+Ensemble
12.7.
Zusammenfassung und Überblick
17.7.
Klausur
19.7.
Diskussion der Vorlesung und Klausur

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
BodyM.R (Körpermessungen LDA)

LDAQDAplots.R



 

 



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