Peter L. Bühlmann: Katalogdaten im Frühjahrssemester 2012

Name	Herr Prof. Dr. Peter L. Bühlmann
Lehrgebiet	Mathematik
Adresse	Seminar für Statistik (SfS) ETH Zürich, HG G 17 Rämistrasse 101 8092 Zürich SWITZERLAND
Telefon	+41 44 632 73 38
Fax	+41 44 632 12 28
E-Mail	peter.buehlmann@stat.math.ethz.ch
URL	http://stat.ethz.ch/~peterbu
Departement	Mathematik
Beziehung	Ordentlicher Professor

Nummer	Titel	ECTS	Umfang	Dozierende
401-0624-00L	Mathematik IV: Statistik	4 KP	3G	P. L. Bühlmann
Kurzbeschreibung	Einführung in einfache Methoden und grundlegende Begriffe von Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung für Naturwissenschaftler. Die Konzepte werden anhand einiger Daten-Beispiele eingeführt.
Lernziel	Fähigkeit, aus Daten zu lernen; kritischer Umgang mit Daten und mit Missbräuchen der Statistik; Grundverständnis für die Gesetze des Zufalls und stochastisches Denken (Denken in Wahrscheinlichkeiten); Fähigkeit, einfache und grundlegende Methoden der Analytischen (Schlussfolgernden) Statistik (z. B. diverse Tests) anzuwenden.
Inhalt	Beschreibende Statistik (einschliesslich graphischer Methoden). Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung (Grundregeln, Zufallsvariable, diskrete und stetige Verteilungen, Ausblick auf Grenzwertsätze). Methoden der Analytischen Statistik: Schätzungen, Tests (einschliesslich Vorzeichentest, t-Test, F-Test, Wilcoxon-Test), Vertrauensintervalle, Korrelation, einfache und multiple Regression.
Skript	Kurzes Skript zur Vorlesung ist erhältlich.
Literatur	Stahel, W.: Statistische Datenanalyse. Vieweg 1995, 3. Auflage 2000 (als ergänzende Lektüre)
Voraussetzungen / Besonderes	Die Übungen (ca. die Hälfte der Kontaktstunden; einschliesslich Computerübungen) sind ein wichtiger Bestandteil der Lehrveranstaltung. Voraussetzungen: Mathematik I, II und III
401-3620-12L	Seminar in Statistics: Robust Statistics	6 KP	2S	H. R. Künsch, W. A. Stahel, P. L. Bühlmann, M. H. Maathuis, S. van de Geer
Kurzbeschreibung
Lernziel
Voraussetzungen / Besonderes	As prerequisites, we require: - An introductory course in probability and statistics - One specialised course in statistics taken in a previous semester (e.g., Fundamentals of Mathematical Statistics, Applied Statistical Regression, Computational Statistics, see http://stat.ethz.ch/education) - Basic knowledge of the software R (see www.r-project.org) Depending on the number of participants, they will work in groups of 2 or exceptionally 3. Each group will coordinate their oral contributions. Besides the actual seminar talks including summary handouts, a couple of exercises will also have to be prepared and corrected. All participants will need to hand in solutions to of these problems.
401-3632-00L	Computational Statistics	10 KP	3V + 2U	M. Mächler, P. L. Bühlmann
Kurzbeschreibung	"Computational Statistics" deals with modern methods of data analysis for prediction and inference. An overview of existing methodology is provided and also by the exercises, the student is taught to choose among possible models and about their algorithms and to Validate them using graphical methods and simulation based approaches.
Lernziel	Getting to know modern methods of data analysis for prediction and inference. Learn to choose among possible models and about their algorithms. Validate them using graphical methods and simulation based approaches.
Inhalt	Das Schliessen von beobachteten Daten auf komplexe Modelle ist ein zentrales Thema der rechnerorientierten Statistik. Die Modelle sind oft unendlich-dimensional und die statistischen Verfahren deshalb Computer-intensiv. Als Grundlage wird die klassische multiple Regression eingeführt. Danach werden einige nichtparametrische Verfahren für die Regression und die Klassifikation vorgestellt: Kernschätzer, glättende Splines, Regressions-/Klassifikationsbäume, additive Modelle, Projection Pursuit und evtl. Neuronale Netze, wobei einige davon gut interpretierbar und andere für genaue Prognosen geeignet sind. Insbesondere werden auch die Problematik des Fluchs der Dimension und die stochastische Regularisierung diskutiert. Nebst dem Anpassen eines (komplexen) Modells werden auch die Evaluation, Güte und Unsicherheit von Verfahren und Modellen anhand von Resampling, Bootstrap und Kreuz-Validierung behandelt. In den Übungen wird mit dem Statistik-Paket R (http://www.R-project.org) gearbeitet. Es werden dabei auch praxis-bezogene Probleme bearbeitet.
Skript	lecture notes are available online; see http://stat.ethz.ch/education/ (-> "Computational Statistics").
Literatur	(see the link above, and the lecture notes)
Voraussetzungen / Besonderes	Basic "applied" mathematical calculus and linear algebra. At least one semester of (basic) probability and statistics.
401-5000-00L	Zurich Colloquium in Mathematics	0 KP		P. L. Bühlmann, T. Kappeler, H. Knörrer, A. Kresch, D. A. Salamon, V. Schroeder, A.‑S. Sznitman
Kurzbeschreibung
Lernziel
401-5620-00L	Research Seminar on Statistics	0 KP	2K	H. R. Künsch, P. L. Bühlmann, L. Held, M. H. Maathuis, S. van de Geer, M. Wolf
Kurzbeschreibung	Forschungskolloquium
Lernziel
401-5640-00L	Zürcher Kolloquium über anwendungsorientierte Statistik	0 KP	1K	M. Kalisch, P. L. Bühlmann, L. Held, H. R. Künsch, M. H. Maathuis, M. Mächler, L. Meier, W. A. Stahel, S. van de Geer, externe Veranstalter
Kurzbeschreibung	5 bis 6 Vorträge zur angewandten Statistik.
Lernziel	Kennenlernen von statistischen Methoden in ihrer Anwendung in verschiedenen Gebieten, besonders in Naturwissenschaft, Technik und Medizin.
Inhalt	In 5-6 Einzelvorträgen pro Semester werden Methoden der Statistik einzeln oder überblicksartig vorgestellt, oder es werden Probleme und Problemtypen aus einzelnen Anwendungsgebieten besprochen. 3 bis 4 der Vorträge stehen in der Regel unter einem Semesterthema.
Skript	Bei manchen Vorträgen werden Unterlagen verteilt. Eine Zusammenfassung ist kurz vor den Vorträgen im Internet unter http://stat.ethz.ch/talks/zukost abrufbar. Ankündigunen der Vorträge werden auf Wunsch zugesandt.
Voraussetzungen / Besonderes	Dies ist keine Vorlesung. Es wird keine Prüfung durchgeführt, und es werden keine Kreditpunkte vergeben. Nach besonderem Programm. Koordinator M. Kalisch, Tel. 044 632 3435 Lehrsprache ist Englisch oder Deutsch je nach ReferentIn. Course language is English or German and may depend on the speaker.