Peter L. Bühlmann: Catalogue data in Spring Semester 2020 |
Name | Prof. Dr. Peter L. Bühlmann |
Field | Mathematik |
Address | Seminar für Statistik (SfS) ETH Zürich, HG G 17 Rämistrasse 101 8092 Zürich SWITZERLAND |
Telephone | +41 44 632 73 38 |
Fax | +41 44 632 12 28 |
peter.buehlmann@stat.math.ethz.ch | |
URL | http://stat.ethz.ch/~peterbu |
Department | Mathematics |
Relationship | Full Professor |
Number | Title | ECTS | Hours | Lecturers | |
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401-0612-00L | Statistics and Probability Theory | 5 credits | 3V + 1U | P. L. Bühlmann | |
Abstract | Einführung in die Grundlagen der Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie und Modellierung von Unsicherheiten im Zusammenhang mit Entscheidungsfindungen im Ingenieurwesen. Die Schwerpunkte liegen im Erstellen wahrscheinlichkeitstheoretischer Modelle, im Testen von Hypothesen und in der Überprüfung der Modelle. Als Software wird MATLAB verwendet. | ||||
Learning objective | Das Ziel des Kurses besteht darin, den Studenten grundlegende Hilfsmittel der Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie näherzubringen. Stets bezogen auf den Bereich der Risikobeurteilung und Entscheidungsfindung im Ingenieurwesen liegt der Schwerpunkt in der Anwendung der Hilfsmittel und in der Argumentation, die hinter der Anwendung dieser Disziplinen steht. | ||||
Content | Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie: Grundlagen der Mengenlehre, Definitionen von Wahrscheinlichkeit, Axiome der Wahrscheinlichkeitstheorie, Wahrscheinlichkeiten von Vereinigungen und Schnittmengen, bedingte Wahrscheinlichkeiten, Satz von Bayes. Modellierung von Unsicherheiten: Zufallsvariablen, diskrete und kontinuierliche Verteilungen, Momente, Verteilungsparameter, Eigenschaften des Erwartungswertes, multivariate Verteilungen, Funktionen von Zufallsvariablen, der zentrale Grenzwertsatz, typische Verteilungen im Ingenieurswesen. Beschreibende Statistik: Grafische Darstellungen (Histogramme, Streudiagramme, Box-Plots), numerische Kennwerte. Schätzungen und Modellbildung: Auswahl der Verteilungsmodelle, QQ-Plots, Parameterschätzung, Momentenmethode, Maximum-Likelihood-Methode, Vertrauensintervalle, Hypothesentests. | ||||
Lecture notes | Ein Skript wird zur Verfügung gestellt. | ||||
401-5000-00L | Zurich Colloquium in Mathematics | 0 credits | R. Abgrall, P. L. Bühlmann, M. Iacobelli, A. Iozzi, S. Mishra, R. Pandharipande, further lecturers | ||
Abstract | The lectures try to give an overview of "what is going on" in important areas of contemporary mathematics, to a wider non-specialised audience of mathematicians. | ||||
Learning objective | |||||
401-5620-00L | Research Seminar on Statistics | 0 credits | 1K | P. L. Bühlmann, M. H. Maathuis, N. Meinshausen, S. van de Geer, A. Bandeira, R. Furrer, L. Held, T. Hothorn, D. Kozbur, C. Uhler, M. Wolf | |
Abstract | Research colloquium | ||||
Learning objective | |||||
401-5640-00L | ZüKoSt: Seminar on Applied Statistics | 0 credits | 1K | M. Kalisch, A. Bandeira, P. L. Bühlmann, R. Furrer, L. Held, T. Hothorn, M. H. Maathuis, M. Mächler, L. Meier, N. Meinshausen, M. Robinson, C. Strobl, C. Uhler, S. van de Geer | |
Abstract | 5 to 6 talks on applied statistics. | ||||
Learning objective | Kennenlernen von statistischen Methoden in ihrer Anwendung in verschiedenen Gebieten, besonders in Naturwissenschaft, Technik und Medizin. | ||||
Content | 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. | ||||
Lecture notes | 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. | ||||
Prerequisites / Notice | 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. | ||||
401-5680-00L | Foundations of Data Science Seminar | 0 credits | P. L. Bühlmann, A. Bandeira, H. Bölcskei, J. M. Buhmann, T. Hofmann, A. Krause, A. Lapidoth, H.‑A. Loeliger, M. H. Maathuis, N. Meinshausen, G. Rätsch, C. Uhler, S. van de Geer, F. Yang | ||
Abstract | Research colloquium | ||||
Learning objective |