Vorlesungen und Kolloquien in angewandter Statistik -- SS 2001

90-673 V Varianzanalyse    Dozent: F. Hampel

Einführung in die Varianzanalyse und Struktur von Versuchsplänen (``Design of Experiment'') unter Betonung der Anwendungen. Die Varianzanalyse, wie die verwandte Regression ein Hauptanwendungsgebiet der Statistik, untersucht die Abhängigkeit einer quantitativen Zielvariablen von qualitativen Versuchsbedingungen, welche meist gemäss einem ausbalancierten Versuchsplan variiert werden. Es werden Modelle mit festen und zufälligen Effekten (auch unter dem Aspekt der Robustheit) sowie nützliche und mathematisch interessante Klassen von Versuchsplänen (balancierte unvollständige Blöcke, lateinische Quadrate, fraktionelle faktorielle Versuchspläne) besprochen. Voraussetzung sind gute Grundkenntnisse der Statistik (aus Theorie oder Praxis). Vorkenntnisse aus der Regression sind erwünscht, aber nicht notwendig.

Zeit und Ort Mi 13-15 HG D1.1 Beginn: 4. April

90-674 V Räumliche Statistik und Bildanalyse   Dozent: H.-R. Künsch

Die räumliche Statistik untersucht Daten, die an verschiedenen Orten im $\mathbb {R}$² oder $\mathbb {R}$³ gemessen wurden. Dazu gehören zufällige Punkte oder Objekte (z.B. Standorte einer gewissen Pflanzenart), Werte auf einem regelmässigen Gitter von Beobachtungspunkten (z.B. Grauwerte an Rasterpunkten) und Messwerte auf irregulären Beobachtungspunkten (z.B. Bleigehalt des Bodens). Die Fragestellungen umfassen einfache beschreibende Statistiken, explizite Modellierung, räumliche Interpolation, Rekonstruktion verrauschter Bilder und Objekterkennung.

Zeit und Ort Do 8-10 HG G3 Beginn: 5. April

90-680 K Kolloquium über anwendungsorientierte Statistik

Diverse Dozenten der ETH und der Universität; Koordination H.-R. Roth, 632 3245). Nach besonderem Programm oder http://stat.ethz.ch/zukost.html
Zeit und Ort: Do 16-18 (ca. 14-täglich) Uni Hauptgebäude E 18.

90-686 AK Zeitreihen    Dozent: P. Bühlmann

Die Vorlesung behandelt Aspekte der Analyse und Modellierung von nichtlinearen Zeitreihen. Es werden verschiedene Modelle (parametrisch, nichtparametrisch, Zustandsraum-Modelle, Baum-strukturierte Markov-Ketten) und diverse Techniken (maximum likelihood, Glättungsmethoden, Kalman-Filter, ``functional gradient descent'') vorgestellt.

Zeit und Ort Di 10-12 HG D1.1 Beginn: 3.  April

90-698 G Stochastische Fallbeispiele für Ingenieure   Dozent: M. Mächler
(Abt. IV & III A: Wahlfach oder NSTV)

Ziele:

Vertiefung stochastischer Modelle und Methoden; Kennenlernen statistischer Datenanalyse; Erkennen und Analyse von ``Zufallsphänomenen'' bei Ingenieuranwendungen.

Inhalt:

Anhand von Fallstudien und Beispielen soll recht systematisch in folgende Gebiete der angewandten Stochastik eingeführt werden, mit Schwergewicht auf den ersten drei:

• Versuchsplanung
• multiple Regression
• Varianzanalyse

• Zuverlässigkeits-(``survival'') Analyse
• Zeitreihenanalyse für Online-Messdaten.
• (Qualitätskontrolle, sequentielles Testen)
• (Zustandsraum-Modelle, Markov-Ketten)

Einige der folgenden Fallbeispiele werden behandelt:

		Fallstudie	stochastische Methoden
-		Gesetzlicher Grenzwert von Asbestfasern	Poissonvariable, (sequentielles) Testen
-		Kennkurve von dynamischen Viskositäten	Regression, parametrisch/nicht-parametrisch
-		Dimensionierung einer Solaranlage aufgrund des Sonneneinstrahlungsverlaufes	Stoch.Prozesse, Stopsatz, AR-Zeitreihen
-		Kontrolle zeitlich sich verändernder Feststoff-Mischungen	Zeitreihen
-		Verfahrenstechnische Temperaturüberwachung und -Regelung	State-Space Modell, Kalman Filter
-		Mischungs-Stichprobennahme: Wann stoppen?	Versuchsplanung, Varianzanalyse

Übungen:

Werden in ungefähr 2-wöchentlichem Turnus stattfinden (4-5 Übungsserien). Unter Umständen kann auch eine Semesterarbeit ausgeführt werden.

Skript:

Für die Fallstudien wird ein ausgearbeitetes Skript abgegeben.

Voraussetzung:

Grundkenntnisse in Wahrscheinlichkeit und Statistik im Umfang einer Einführungsvorlesung.

Kontakt:

http://stat.ethz.ch/~maechler/ (Telephon: 63 23408)

Zeit und Ort: Mi 14-17 HG G26.1 Beginn: 4. April

90-689 K Statistischer Beratungsdienst
Der statistische Beratungsdienst steht allen Angehörigen der ETH offen.
Zeit und Ort:     nach Vereinbarung LEO D8 Telephonische Voranmeldung: 632 3430.