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401-3632-00L 8 Credits
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Rechnerorientierte Statistik (Computational Statistics)

Lecturers & Examiners: Prof. Dr. Peter L. Bühlmann
VVZ CR 4.15

Last Updated: 2026-02-05 14:57:13

Content

Das Schliessen von beobachteten Daten auf komplexe Modelle ist ein zentrales Thema der rechnerorientierten Statistik. Die Modelle sind oft unendlich-dimensional und die statistischen Verfahren deshalb Computer-intensiv. Als Grundlage wird die klassische multiple Regression eingeführt. Danach werden einige nichtparametrische Verfahren für die Regression und die Klassifikation vorgestellt: Kernschätzer, glättende Splines, Regressions-/Klassifikationsbäume, additive Modelle, Projection Pursuit und evtl. Neuronale Netze, wobei einige davon gut interpretierbar und andere für genaue Prognosen geeignet sind. Insbesondere werden auch die Problematik des Fluchs der Dimension und die stochastische Regularisierung diskutiert. Nebst dem Anpassen eines (komplexen) Modells werden auch die Evaluation, Güte und Unsicherheit von Verfahren und Modellen anhand von Resampling, Bootstrap und Kreuz-Validierung behandelt. In den Übungen wird mit dem Statistik-Paket R ( http://www.R-project.org ) gearbeitet. Es werden dabei auch praxis-bezogene Probleme bearbeitet.

General Information

Language
English
Frequency
Yearly recurring

Examination

Type
session examination
Mode
oral 30 minutes

Course Components

Type Title Time & Place Hours
lecture Rechnerorientierte Statistik (Computational Statistics)
  • Thu 13:15-15:00 (HG F 3)
  • Fri 10:15-11:00 (HG F 3)
3 h weekly
exercise Rechnerorientierte Statistik (Computational Statistics)
  • Fri 11:15-12:00 (HG F 3)
1 h weekly

Offered In