401-3632-00L  Computational Statistics

SemesterFrühjahrssemester 2020
DozierendeM. H. Maathuis
Periodizitätjährlich wiederkehrende Veranstaltung
LehrspracheEnglisch



Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
401-3632-00 VComputational Statistics3 Std.
Do13:00-15:00ER SA TZ »
13:15-15:00HG F 1 »
Fr09:00-10:00ER SA TZ »
09:15-10:00NO C 60 »
M. H. Maathuis
401-3632-00 UComputational Statistics
A "Präsenzstunde" directly following the exercises will be offered Friday 11-12 in HG G 5.
1 Std.
Fr10:00-11:00ER SA TZ »
10:15-11:00HG G 5 »
M. H. Maathuis

Katalogdaten

KurzbeschreibungWe discuss modern statistical methods for data analysis, including methods for data exploration, prediction and inference. We pay attention to algorithmic aspects, theoretical properties and practical considerations. The class is hands-on and methods are applied using the statistical programming language R.
LernzielThe student obtains an overview of modern statistical methods for data analysis, including their algorithmic aspects and theoretical properties. The methods are applied using the statistical programming language R.
Voraussetzungen / BesonderesAt least one semester of (basic) probability and statistics.

Programming experience is helpful but not required.

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte8 KP
PrüfendeM. H. Maathuis
FormSessionsprüfung
PrüfungsspracheEnglisch
RepetitionDie Leistungskontrolle wird in jeder Session angeboten. Die Repetition ist ohne erneute Belegung der Lerneinheit möglich.
Prüfungsmodusschriftlich 180 Minuten
Zusatzinformation zum PrüfungsmodusThis is a computer exam. Some of the questions require the use of the statistical programming language R.
Hilfsmittel schriftlichOne sheet of paper (A4, front and back) with a machine- or handwritten summary.
Digitale PrüfungDie Prüfung findet auf Geräten statt, die von der ETH Zürich zur Verfügung gestellt werden.
Diese Angaben können noch zu Semesterbeginn aktualisiert werden; verbindlich sind die Angaben auf dem Prüfungsplan.

Lernmaterialien

Keine öffentlichen Lernmaterialien verfügbar.
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Gruppen

Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

Einschränkungen

Keine zusätzlichen Belegungseinschränkungen vorhanden.

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
CAS in InformatikFokusfächer und WahlfächerWInformation
Computational Biology and Bioinformatics MasterTheorieWInformation
Cyber Security MasterKernfächerWInformation
DAS in Data ScienceEinführungskurseWInformation
Data Science MasterStatisticsWInformation
Informatik MasterKernfächer der Vertiefung in Computational ScienceWInformation
Informatik MasterKernfächer der Vertiefung General StudiesWInformation
Mathematik BachelorKernfächer aus Bereichen der angewandten Mathematik ...WInformation
Mathematik MasterKernfächer aus Bereichen der angewandten Mathematik ...WInformation
Mikro- und Nanosysteme MasterModelling and SimulationWInformation
Rechnergestützte Wissenschaften MasterKernfächerWInformation
Statistik MasterStatistische und mathematische FächerWInformation