I don't agree with mathematics; the sum total of zeros is a frightening figure.
Stanislaw J. Lec


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Gruker Prüfung SS2013 
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Beitrag Gruker Prüfung SS2013
Wie in der Vergangenheit ist die Prüfungsatmospäre super, er hilft immer, wenn einem was nicht einfällt und bewertet dies nicht streng. Generell bekommt man schnell ein Gut. Er fragte mich viele komische Zusammenhänge, die vllt in den Beispielen beleuchtet werden. Notebook braucht man nicht, wenn man was herzeigen will, die R-Codes aus dem Skript vom TISS runterladen und mitbringen, selber programmieren wird man wohl kaum. Nur da ich explizit gesagt habe, dass ich mein Notebook mithabe, hat er mich was vorführen lassen.
Meine Fragen:

Hauptsatz und die in ihm vorkommenden Ausdrücke besprechen
- Statistiken
- Pivots
- Unverzerrtheit, Konsistenz
- Schätzer für Sigma (einfach die Wurzel der Stichprobenvarianz) unverzerrt (nein) konsistent (ja) Beispiel im Kap 2.
ML
- Warum maximieren?
- Eigenschaften (kons, FRC, 7.5)
- LQ-Test
KI
- Methoden (Pivot genau, Bootstrap, Statistische wollt er genau und nichtparametrische Methode: Ordnungsstatistiken)
- Dualität (von KI zu Test und von Test zu KI)
Optimale Tests
Fisher-Info für x ~ Poisson(lambda) Lösung ist 1/lambda
Zweifache ANOVA
- Modell erklären
- Hoggs & Craig und Quadratsummenzerlegung
- Bsp. gleich im Kapitel: R-Code und Grafik erklären


Mi 25-09-2013 17:32:42
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Beitrag Re: Gruker Prüfung SS2013
Bei meiner Prüfung gab es eigentlich keine Fragen, die nicht schon in den bisherigen Prüfungsberichten vorgekommen sind. Zu erwähnen ist vielleicht dass der großteil meiner prüfung aus Fragen rund um den Hauptsatz bestanden hat, also da fragt er viele Zusammenhänge zu schätzern wie schon in den meisten Berichten erwähnt.
Das zweite etwas neue war die Frage nach einem Beispiel für eine Verteilung, die die Regularitätsbedingungen erfüllt (z. B.: Normalverteilung oder Chiquadrat) und eine, die das nicht tut (Uniforme Verteilung, weil zum beispiel nicht für jedes Theta derselbe Träger gegeben ist). Die Regularitätsbedingungen selbst musst ich allerdings nicht aufsagen.


Di 24-06-2014 16:07:36
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Prüfung Gurker, 11.07.2014:

Integraltransformation, und wo man das überall gebraucht haben...
dann haben wir über Pivots geredet (Def) + approx. Pivots;
Inversionsmethode + Methode von Abnehmen und Annehmen (weil ich's erwähnt habe) + aufzeichnen wie das funktioniert;
Hauptsatz der mathematischen Statistik
ML-Schätzer, warum maximieren, welche Eigenschaften haben diese Schätzer.
dann wollte er noch etwas über optimale Tests wissen.

Gemütliche Prüfung, er wollte eigentlich nichts, was nicht eh schon in den vorigen Berichten erwähnt war.


Fr 11-07-2014 18:45:00
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Beitrag Re: Gruker Prüfung SS2013
Gurker Prüfung 16.6.2015
-> HS der mathe statistik. Def Stichprobenvarianz/mittel + was ist das? (=Statistik)
Def Statistik + Eigenschaften die eine Statistik haben sollte: effizient, unverzerrt usw. + Stichprobenmittel/varianz sind unverzerrt? effizient? usw + sind sie ML-Schätzer?
Was sind die anderen 2 Ausdrücke (die nach t und x^2 verteilt sind)? (=Pivot) + Def Pivot? wozu Pivot? Ki mit den 2 Ausdrücken bilden dh KI für Mittelwert und Varianz. Ist das das kürzeste KI?
-> Neaman Pearson. Was sind beste Test(nicht Def mit bester Kritischer Bereich) BSP für besten Test
-> KS Test ist unverzerrt?
-> x^2 - Verteilug: Zeichnung, ist verzerrt? wohin geht die Verzerrung für r-> unendlich
Def F-Verteilung(die mit Chi^2 und N(0,1)) Zusammenhang chi^2, T, f, N(0,1)
-> 9. Kapitel: Varianzanalyse. Wie sieht ML Schätzer für H_0 oder H_1 aus? und in dem Zusammenhang mehrdim LQ-Test

Im Anhang sind alle techmath prüfungsfragen zusammengefasst und sortiert


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Mo 29-06-2015 08:23:02
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Beitrag Re: Gruker Prüfung SS2013
Meine Prüfungsfragen vom 02.07.2015 (spät aber doch)
Prüfer: Gurker
Dauer: 40 Minuten

Ausgehend vom Hauptsatz der mathematischen Statistik kamen wir zu folgenden Fragen/Themen:
Pivots
Schätzer
Verzerrt? Wie macht man S^2 unverzerrt?
konsistent
Warum gilt d) T~ t(n-1)
Wie sieht t-, qui^2- und Normalverteilung aus? t(r-->inf)~ N
KI für sigma erstellen mittels b) --> Pivotmethode

Zum Thema Konfidenzintervalle:
Methoden (alle aufzählen)
Stat. Methode genau beschrieben
Definition eines KI

M-L-Schätzer:
R0-R2
Definition
Satz 7.1. + Beweisidee (hat ihn aber gar nicht so interessiert)
Verzerrtheit, asymptotisch unverzerrt, konsistent
Invarianzeigenschaft
I(theta), Fischer Information / Score Funktion
FRC-effizient

Apriori-Jeffrey (Warum so besonders? Irgendwas mit Informationsverlust wäre die Antwort gewesen)
Bayes Statistik nur ganz grob und was die allgemeine Idee bzw. Unterschied zur üblichen Statistik ist

Wie schon zuvor beschrieben ist er sehr nett und hilft mit.


Fr 06-11-2015 12:26:09
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