Bachelorseminar zur Wahrscheinlichkeitstheorie, SS 2018
Organisation
| Allgemeines: |
Die Vorträge sollen auf 60-75 Minuten ausgelegt sein. Die Literatur finden Sie in einem Semesterapparat für diese Veranstaltung in der Bibliothek. |
| Vorbesprechung: |
hat bereits stattgefunden |
| Vorabgabe: |
Die Ausarbeitung des Vortrags muss bis spätestens zwei Wochen vor dem Vortrag in Form einer pdf-Datei abgegeben werden. |
| Stichwortliste: |
Hier einige Anregungen zum Vortragen. |
| Hinweis: |
Vergessen Sie nicht, sich in QISPOS anzumelden. |
Vorträge
| Datum |
Name |
Thema |
Quellen |
Betreuer |
| 10.04.2018 |
Alexander Kötter |
From prior information to prior distributions; Jeffreys’ prior |
[R], Kap. 3 (Details absprechen); [EH], Abschnitt 3.2; [Sch], Abschnitt 2.3.4. |
Stolz |
| 17.04.2018 |
Niklas Hövelbrinks |
Empirical Bayes and James-Stein estimator |
[Efr], Kap. 1 (Details absprechen). Zum Vergleich: [Ca], Abschnitte 4.1, 4.2. |
Stolz |
| 24.04.2018 |
Anna-Lena Meid |
Large-scale hypothesis testing |
[Efr], Kap. 2 (Details absprechen). Zum Vergleich: [Gir], Kap. 8. |
Stolz |
| 08.05.2018 |
Alexandra Roß |
Significance testing algorithms |
[Efr], Kap. 3 (Details absprechen). Zum Vergleich: [Gir], Kap. 8. |
Stolz |
| 15.05.2018 |
Franziska Sicking |
False discovery rate control |
[Efr], Kap. 4 (Details absprechen). Zum Vergleich: [Gir], Kap. 8. |
Stolz |
| 29.05.2018 |
Mattes Kraken |
An introduction to kernel density estimation |
[K], Kap. 1. |
Alsmeyer |
| 05.06.2018 |
Alina Flaßkamp |
Nonparametric regression: Construction and lower bounds |
[GKKW], Abschnitte 2.1-2.3 und 3.1. |
Stolz |
| 12.06.2018 |
Alexander Seifert |
Nonparametric regression: Stone’s theorem |
[GKKW], Abschnitte 4.1-4.3 und [DGL], Abschnitt 6.5. |
Stolz |
| 19.06.2018 |
Felix Albert |
The sequential probability ratio test (SPRT) |
[S], Abschnitte 2.1, 2.2 und 2.4 und [Ir], Kap. 1. |
Eick |
| 26.06.2018 |
Steffen Filz |
Optimales Stoppen |
[StPr], Abschnitt 5.10. |
Eick |
| 03.07.2018 |
Julian Aldegeerds |
Gambler’s Ruin, Galton-Watson-Verzweigungsprozess und Cramér-Lundberg-Modell |
[StPr], Abschnitte 5.1, 5.2 und 5.4. |
Eick |
| 10.07.2018 |
Anna Brinkschulte |
Die Ungleichungen von Azuma-Hoeffding und McDiarmid |
[StPr], Abschnitt 4.7 und Unterabschnitt 5.11.2. |
Eick |
Literatur:
[R] Robert, C. P. (2003). The Bayesian Choice: From Decision-Theoretic Foundations to Computational Implementation (2nd ed.). Springer.
[EH] Efron, B., Hastie T. (2017). Computer Age Statistical Inference. Cambridge University Press.
[Sch] Schervish, M. (1995). Theory of Statistics. Springer.
[Efr] Efron, B. (2010). Large-Scale Inference: Empirical Bayes Methods for Estimation, Testing, and Prediction.IMS Monographs. Cambridge University Press.
[Ca] Candès, E. (2006). Modern statistical estimation via oracle inequalities. Acta Numerica 15, 257-325.
[Gir] Giraud, C. (2015) Introduction to High-Dimensional Statistics. CRC Press.
[K] Kirchler, M. (2014). Kerndichteschätzer - L1-Konsistenz und Anwendung in Klassifizierungsproblemen (Auszug). Bachelorarbeit, Universität Münster.
[GKKW] Györfi, L., Kohler, M., Krzyzak, A., Walk, H. (2010). A Distribution-Free Theory of Nonparametric Regression. Springer.
[DGL] Devroye, L., Györfi, L., Lugosi, G. (1996). A Probabilistic Theory of Pattern Recognition. Springer.
[S] Siegmund, D. (1985). Sequential Analysis: Test and Confidence Intervals. Springer.
[Ir] Irle, A. (1990). Sequentialanalyse: Optimale sequentielle Tests. Teubner-Verlag.
[StPr] ALSMEYER, G. (2012). Stochastische Prozesse. Teil 1: Diskrete Markov-Ketten und Martingale (4. erweiterte Auflage). Skripten zur Mathematischen Statistik 33, Universität Münster.
