1.10 Asymptotische Statistik

Vorlesung:

Asymptotische Statistik

  

Dozent:

Prof. Dr. Ludger Rüschendorf

  

Zeit/Ort:

Mo 14–16, HS II, Albertstr. 23b

  

Übungen:

Mo 16–18, SR 127, Eckerstr. 1

  

Tutorium:

Georg Mainik

  

Web-Seite:

http://www.stochastik.uni-freiburg.de/ SS08

  

Inhalt:

Die Asymptotische Statistik ist eine Fortsetzung der Mathematischen Statistik aus dem WS 07/08. Die Vorlesung behandelt die allgemeine (Vapnik-Cervonenkis) Theorie empirischer Prozesse und deren Anwendungen. Desweiteren soll ein Einblick Methoden zur Konstruktion von konsistenten Tests und Schätzern (M-Schätzer, Minimum Distanzschätzer, nicht parametrische Regression) gegeben werden. Eine wichtige Erkenntnis der asymptotischen Statistik ist, daß asymptotisch sich stochastische Modelle oft durch einfachere Exponentialmodelle approximieren lassen. Dieses führt zu einer weitreichenden Methodik zur approximativen Lösung statistischer Optimierungsverfahren. Schlagwort: Lokale asymptotische Normalität.

Literatur:

  1. D. Pollard: Convergence of stochastic processes. Springer, 1984
  2. L. Rüschendorf: Asymptotische Statistik. Teubner, 1988
  3. H. Witting, U. Müller-Funk: Mathematische Statistik, Band 2, Teubner, 1995

Typisches Semester:

ab 6. Semester

Notwendige Vorkenntnisse:

Mathematische Statistik

Prüfungsrelevanz:

Diplomprüfung

Sprechstunde Dozent:

Di 11–12, Zi. 233, Eckerstr. 1

Sprechstunde Assistent:

Mi 14–15, Zi. 231, Eckerstr. 1