Wenn A Erfolg bezeichnet ist, dann gilt die Formel: A = X + Y + Z.
X ist Arbeit. Y ist Spiel. Z ist Mund halten.
Albert Einstein


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Prüfung SS2011 
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Beitrag Prüfung SS2011
Hat der Gurker schon etwas über die Prüfung gesagt? Gibts da Blocktermine bzw. kann man sich mit ihm auch im Juli was ausmachen?
Lg


Di 28-06-2011 11:00:21
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Beitrag Re: Prüfung SS2011
Es gibt Ende dieser Woche und Anfang nächster Woche Prüfungstermine. Er hatte immer einen Zettel mit wo man sich eintragen kann.(liegt auch bei ihm im Büro auf)
Ansonsten kann man mit ihm jederzeit in den Ferien einen Termin vereinbaren per e-Mail. Man sollte sich laut Gurker aber bitte 10 Tage vorher bei ihm melden, damit er entweder an dem Wunschtermin Zeit hat, oder einen Termin später vorschlagen kann.


Di 28-06-2011 14:18:33
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Beitrag Re: Prüfung SS2011
Also ich hab ihm gestern eine Mail geschrieben mit Wunschtermin (2te Juli-Woche) und er hat sehr schnell geantwortet und mir einen Termin angeboten, ist also möglich das in den Ferien zu machen.


Mi 29-06-2011 16:49:46
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Beitrag Re: Prüfung SS2011
Da es zum Tread-Titel passt, beginn ich hier mal mit den Prüfungsberichten für SS2011... Eigentlich kommt eh noch dasselbe wie im Thread "Alte Prüfungsberichte" - also für alle Spekulanten: wenn man die dort genannten Dinge kann, sollte man locker durchkommen, mit etwas Glück sogar "sehr gut".

Meine Fragen:
- LS/LLS-Familie, Beispiele, QQ-Plot
- dann ein wenig abgeschweift zu sonstigen wichtigen Verteilungen, Weibull-, t-Verteilung,... (er wollte da nicht wirklich die Dichte explizit wissen (zum Glück!) sondern eher wo die Verteilungen auftauchen, ein paar grundsätzliche Eigenschaften... zB bei der t-Verteilung dass die Dichte der N(0,1)-Dichte ähnelt mit schwereren Ausläufern)
- Statistiken, Pivots,... Was ist das, wofür benötigt man es? Konfidenzintervalle. Welche anderen Möglichkeiten gibt es zur Konstruktion von KIs? (aufzählen: Bootstrapping, statistische Methode, Plugin-Schätzer, Dualität von Tests und KIs...); Algorithmus für Bootstrap-KI; p-Wert (welche Verteilung unter der H0?)
- Verteilungsschätzung: KS-Statistik; Beweis, dass sie für stetiges F unabhängig von F ist
- Bayes-Statistik: Jeffrey's apriori (warum?), Def. der Fisher-Information, wo kommt die noch vor (FRC-Schranke)

Prüfungsatmosphäre ist sehr angenehm. Wie gesagt muss man keine exotischen Verteilungen auswendiglernen; wichtiger ist, die Zusammenhänge zu verstehen.


Do 30-06-2011 15:40:32
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Beitrag Re: Prüfung SS2011
ich hatte heute fast exakt dieselben fragen :)

- Pivotgrößen, Beispiel, wie man daraus ein Konfidenzintervall macht
- welche Methoden gibt es generell für die Erstellung eines KI?
- QQ-Plot, (L)LS-Familien - Beispiel für LLS und dazugehörige Verteilungsfunktionen
- KS-Test - Teststatistik unabhängig von F: welche Sätze verwendet man beim Beweis?
- ML-Schätzer - etwas erzählen, ist jeder ML-Schätzer effizient? Warum?
-Jeffreys A-Priori - wo braucht man es, welches Problem löst es, wie löst es dieses Problem?

viel glück dann :)


Fr 01-07-2011 23:21:35
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Beitrag Re: Prüfung SS2011
meine Fragen gestern:

-) W-Netze, LS-Familie, LLS mit Beispielen und wichtigen Eigenschaften etc
-) Varianstabilisierende Transformation, was ist das, wie konstruiert man dass? (delta methode, differentialgleichung ansetzen) beispiel
-) Alles zu Permutationstests
-) ML Schätzer, Eigenschaften, satz 7.5 und warum daraus die asymptotische effizienz folgt, und wie man dass $I(\theta_0)$ schätzen kann
-) Jeffreys A-Priori, warum man dass verwendet etc

viel glück allen dies noch vor sich haben


Fr 15-07-2011 15:57:03
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Beitrag Re: Prüfung SS2011
hey
erstmal danke an alle die ihre Fragen schon reingestellt haben!

Meine Fragen von heute:
- delta methode, varianzstabilisierende Wirkung, arcsinus Tranformation (für welche Verteilung?), logit transf. (für einen Anteil)
- Permutationstest, wann ist er besonders gut? wenn sich beide Verteilung nur um Lageparameter unterscheiden! Vorteil gegenüber asymptot. Tests bei kleinen Stichproben
- LS und LLS mit Beispielen, welche Achse muss mein QQ plot modifizieren wenn man eine LLS familie hat? Die achse mit den Yi logarithmieren
- p wert, beide Definitionen, verteilung unter H0 und H1
- ML schätzer, warum maximieren? Invarianz? und damit zeigen dass nicht alle ml schätzer unverzerrt sind: das geht recht schnell wenn man einem unverzerrten hernimmt und eine strikt konvexe Funktion auf den Parameter anwendet, und dann Jensen...
Satz 7.5 und warum daraus die asympt. unverzerrtheit folgt
konstistenz von ml schätzern
- KS statistik mit beweis, da freut er sich über eine skizze für den beweis!
Welche Verteilung hat F(Yi) wenn Yi ordnungsstat. einer U(0,1) ist und F ebenfalls U(0,1) verteilt ist? Betaverteilung
- Jeffreys a priori
- Frage zwischen 1 und 2: Bayes Punktschätzer

Viel Erfolg

_________________
1+1=3 für hinreichend grosse 1


Di 19-07-2011 12:45:47
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Studium: Master Finanz-/Versicherungsm.
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Beitrag Re: Prüfung SS2011
meine Prüfungsfragen:

Sehr viel zu Verteilungen, wir sind fast alle Verteilungen durchgegangen, teilweise mit Zeichnen! (Dichten nur aufschreiben für, Exponential, Chi^2, Normal) Zusammenhang der Verteilungen (normal, chi--> t-Verteilung, Normal-->Lognormal, weibull->EV)
Symmetrische-Asymetrische Verteilungen, wann Median besser als Mittelwert (asym.) welche asymetrischen gibt es, bzw. welche haben wir durchgemacht
wann ist es noch besser median als mittelwert-->fat tails, t-verteilung und Kontaminierte NV!!

HS der math. Statistik, wie mache ich daraus ein Konfidenzintervall am Bsp des chi^2(n-1) Teil des Satzes
Pivots & welche anderen Möglichkeiten für KI
Bootstrapping erklären am Bsp Mittelwert und wie geht Bootstrapping beim p-Wert, in dem Zusammenhang was ist p-Wert, Verteilung des p-Werts

Alles was ich weiß zu ML (Fisherinformation, wie schätze ich sie wichtig der Begriff lokale Information und effizienter Schätzer)

Zum Abschluss zwei schöne Themen wo ich keinen Plan hatte: :shock:
Mehrdimensionale LQ-Tests
Empirische Bayes Modelle

Noch viel Erfolg allen die es noch vor sich haben


Mi 27-07-2011 12:03:02
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Studium: anderes Studium
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Beitrag 
Hallo!
Meine Fragen heute:

Hauptsatz der mathematischen Statistik,
Statistiken, Ordnungsstatistiken, Schätzer und viele Fragen zu Verteilungen, kontaminierte NV und viel Zeug das so nicht im Skript steht^^.

Pivot, KI: Beispiel chi² KI für Mittelwert 95%, Methoden zu KI:
Dualität erklären, Stat. Methode erklären,
Bootstraping Beispiel für Mittelwert/ Pivot Bootstrapping.

Maximumlikelihood alles was dazugehört.

LQ-Test und mehrdimensional!

Jeffreys apriori!


Er fragt echt sehr viele Beispiele und wie man etwas meistens macht und was am Besten wäre und so^^.
Wünsch auch allen noch viel Glück :mrgreen:


Mo 12-09-2011 13:06:48
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Beitrag Re: Prüfung SS2011
Ich hatte noch vor den Ferien Prüfung bei Prof. Gurker; meine Fragen waren:

- Hauptsatz der mathematischen Statistik, wofür sind $\overline X_n, S_n^2$ Beispiele? (für Statistiken, was ist eine Statistik?)
- Welchen anderen Schätzer für die Lage gibt es? - Median.
Wann verwendet man diesen? -
für schiefe Verteilungen, einige davon aufzählen
für Verteilungen, deren Momente nicht existieren (z.B. Cauchyverteilung)
für Stichproben mit Ausreißern (kurz angerissen, was ein Ausreißer sein soll, nur ungefähre Beschreibung, wie signifikante Abweichung zu anderen Werten, genügt) - robuster Schätzer im Vergleich zum Stichprobenmittel!
- Konfidenzintervalle, welche besondere Eigenschaften haben die Statistiken aus dem Hauptsatz? - Pivots! Dann für Varianz einer normalverteilten Stichprobe 95%-KI konstruieren (mit chi^2). Weitere Konstruktionsmöglichkeiten?: statistische Methode, Bootstrapping, Plugin-Schätzer, ML-Schätzer (spezieller Pivot!), Inversion eines Tests (hier die Dualität erklären)
- ML-Schätzer: Wieso sinnvoll (Satz 7.1, mit Stichworten, warum Beweis funktioniert: GGZ und Jensen!), gute Eigenschaften: approximativ unverzerrt (weil N(0, 1/I(theta_0) verteilt), approximativ effizient. Was bedeutet effizient?
- Frage für Einser: Mehrdimensionale LQ-Tests: Wie sieht H_0 aus, Teststatistik, wogegen konvergiert diese.

Eine sehr angenehme Prüfung, wobei ich den Eindruck hatte, dass der Gurker eher Wert auf Schlagworte als auf umfassendes Verständnis legt; also oftmals genügen knappe Antworten.


Sa 24-12-2011 14:23:24
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