Bachelorseminar zur Wahrscheinlichkeitstheorie im SS 2018

Termin:	Dienstag, 14 - 16 Uhr, Raum SRZ 217
Dozent:	Prof. Dr. Gerold Alsmeyer PD Dr. Michael Stolz
Betreuung:	Christopher Eick
Beginn:	Dienstag, 10.04.2018
KommVV:	Eintrag der Veranstaltung im kommentierten Vorlesungsverzeichnis

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.

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