Studierende im Master Mathematik und im Master FWM.
Kennenlernen eines leistungsstarken statistischen Werkzeugs zur Approximation von komplexen Verteilungen von Statistiken mit Hilfe von simulationsbasierten computerintensiven Verfahren. Verständnis der grundlegenden Konzeptionen und Beweismethoden wichtiger Resultate.
Vermittelt werden die Grundlegende Idee des Bootstraps, die Konstruktion von Pseudo-Stichproben und worauf es ankommt, der Nachweis der Konsistenz einer Bootstrap-Approximation (Bootstrap works) und die Untersuchung der Möglichkeiten und Grenzen des Bootstraps in der Theorie und mit Hilfe von spezifischen Simulationen.
Bootstrap-Verfahren und Bootstrap für Zeitreihen (Bootstrap for Time Series auf StudIP) können gemeinsam als 10 LP-Modul oder einzeln als 5 LP-Modul gehört werden.
In der ersten Semesterhälfte werden Bootstrap-Methoden für unabhängige Zufallsgrößen und wichtige Grundlagen fundiert und rigoros behandelt.
In der zweiten Semesterhälfte werden Bootstrap-Methoden für die komplexere Situation abhhängiger Zeitreihendaten untersucht. Es werden rigorose Resultate über simulationsbasierte Konfidenzbereiche für Schätzer von Modellparametern und den wichtigen Autokorrelationen ausführlich behandelt.
Bootstrap-Verfahren mit Alexander Braumann startet am 8.4.2025 und geht bis 20.5.2025
Bootstrap for Time Series mit Prof. Dr. Jens-Peter Kreiß startet am 21.5.2025 und geht bis zur letzten Vorlesungswoche.
Beide Vorlesungen finden wöchentlich dienstags 9:45-11:15 in UP2.315 und mittwochs 9:45-11:15 in UP2.316a statt.
Die Übungstermine werden in Stud.IP bekannt gegeben.