Statistik 2

Wintersemester 2021/2022

(voraussichtlicher) Inhalt der Vorlesung

Asymptotik des Maximum-Likelihood-Schätzers
Lokale asymptotische Normalität
Kontiguität
Asymptotische Effizienz und asymptotischer Vergleich von Tests
Rangtests
Effizienz von Schätzern
Nichtparametrische Statistik
Statistik für stationäre Zeitreihen
Stationäre Prozesse und Toeplitz-Matrizen

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Vorlesungen am	Skript
20.10.-03.11.	Kapitel 1: Asymptotik von Maximum-Likelihood- und Minimum-Distanz-Schätzern
03.11.-12.11.	Kapitel 2: Lokale asymptotische Normalität
19.11.-24.11.	Kapitel 3: Kontiguität
24.11.-01.12.	Kapitel 4: Asymptotische Effizienz und asymptotischer Vergleich von Tests
03.12.-15.12.	Kapitel 5: Rangtests
15.12.-12.01.	Kapitel 6: Effizienz von Schätzern
12.01.-14.01.	Kapitel 7: Gauß'sche Graphische Modelle
19.01.-28.01.	Kapitel 8: Graphen und Markov-Eigenschaften
28.01.-02.02.	Kapitel 9: Modellwahl und Parameterschätzung bei Gaußschen Graphischen Modellen
04.02.-09.02.	Kapitel 10: Zerlegbare Graphen
11.02.	Kapitel 11: Directed acyclic graphs (DAGs)

Weitere Literatur

van der Vaart: Asymptotic Statistics. (Cambridge University Press, 1998)
Witting, Hermann: Mathematische Statistik 1. Parametrische Verfahren bei festem Stichprobenumfang.
(Vieweg+Teubner, 1. Auflage, 1985.)
Witting und Müller-Funk: Mathematische Statistik II. Asymptotische Statistik: Parametrische Modelle und nichtparametrische Funktionale. (Teubner, 1995)
Rüschendorf, Ludger: Mathematische Statistik.
(Springer Spektrum, 1. Auflage, 2014.)