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Fundamentals of Mathematical Statistics
Last Updated: 2026-06-01 11:30:52
Abstract
In this course we study the basics of theoretical statistics. The course includes methods for designing estimators, confidenceintervals and tests, and various ways to evaluate the accuracy ofestimators, confidence intervals and tests. We consider optimality criteria such as admissibility and minimaxity, as well asBayesian criteria. We will also present the asymptotic point of view.
Objective
The aim of this course is to gain insight into the main statistical ideas and concepts. The course considers classical low-dimensional models.
Resources
Learning Materials (Links)
- Main link
- Link
General Information
- Language
- English
- Levels
- BSC , MSC , WBZ
- Frequency
- Yearly recurring
Examination
- Type
- session examination
- Mode
- written 180 minutes
- Aids
- No individual written aids.
Course Components
| Type | Title | Time & Place | Hours |
|---|---|---|---|
| lecture | Fundamentals of Mathematical Statistics |
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4 h weekly |
| exercise | Fundamentals of Mathematical Statistics |
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1 h weekly |
Offered In
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Kernfächer aus Bereichen der angewandten Mathematik ... (vollständiger Titel: Kernfächer aus Bereichen der angewandten Mathematik und weiteren anwendungsorientierten Gebieten)
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Wahlfächer (Von den angebotenen Wahlfächern müssen mindestens zwei Lerneinheiten erfolgreich abgeschlossen werden. Als Wahlfächer für Rechnergestützte Wissenschaften Master gelten automatisch (ohne Anrechnungsgesuch) auch alle Kernfächer/Vertiefungsfächer (aber nicht Wahlfächer!) aus folgenden Studiengängen: Informatik Master Mathematik Master Physik Master Elektrotechnik und Informationstechnologie Master Data Science Master Robotics, Systems and Control Master Statistik Master Neural Systems and Computation Master gemäss den angegebenen Abschnittsreferenzen.)
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Kernfächer (Für das Master-Diplom in Angewandter Mathematik ist die folgende Zusatzbedingung (nicht in myStudies ersichtlich) zu beachten: Mindestens 14 KP der erforderlichen 26 KP aus Kern- und Wahlfächern müssen aus Bereichen der angewandten Mathematik und weiteren anwendungsorientierten Gebieten stammen.)
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Kernfächer aus Bereichen der angewandten Mathematik (vollständiger Titel: Kernfächer aus Bereichen der angewandten Mathematik und weiteren anwendungsorientierten Gebieten)
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Vertiefung: Signal Processing and Machine Learning (The core courses and specialisation courses below are a selection for students who wish to specialise in the area of "Signal Processing and Machine Learning ", see . The individual study plan is subject to the tutor's approval.)
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Vertiefungsfächer (These specialisation courses are particularly recommended for the area of "Signal Processing and Machine Learning", but you are free to choose courses from any other field in agreement with your tutor. A minimum of 40 credits must be obtained from specialisation courses during the MSc EEIT.)
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Statistik Master (Die hier aufgelisteten Lehrveranstaltungen gehören zum Curriculum des Master-Studiengangs Statistik. Die entsprechenden KP gelten nicht als Mobilitäts-KP, auch wenn gewisse Lerneinheiten nicht an der ETH Zürich belegt werden können.)
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Mathematical Statistics (The three core courses Fundamentals of Mathematical Statistics (401-3621-00L) and Likelihood and Regression Part 1 (401-8623-01L) and the latter's former version Likelihood Inference (401-8623-00L) are similar in content. Therefore only one of them can be recognised towards the Master’s degree in the core course area «Mathematical Statistics».)
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