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Willkommen im Statistik Wiki

Hier findest du diverse Informationen zum Thema Statistik.

Ich studiere Statistik an der Uni Wien und versuche eine Plattform zum Austausch von Lösungen zu Übungen im Rahmen des Statistik Studiums und Ähnlichem zu schaffen.

Ich hoffe auf eure Mitwirkung :) und keine Angst for LaTeX bzw. der Wiki Syntax, so kompliziert ist das nicht Angesichts einer kommenden Diplomarbeit/Magister Arbeit empfehle ich hier ein wenig zu üben.

Formula Help und R-Tags Help ist eventuell Hilfreich.

Wenn ihr mich Live kontaktieren wollt, ihr findet mich im IRC channel #statistics im EFNet (Channel Infos). Ihr braucht einen IRC Client dazu (z.b. mIRC) unter Windows.

Falls etwas nicht funktioniert (z.b. Formeln werden nicht angezeigt) schreib mir (eisber) bitte ein mail.

25.3.2007: Das Statistik Wiki wurde vom iceberry (2x 200MHz Pentium Pro) auf den steamberry (Intel Core Duo 2 E6600, 2.4GHz) übersiedelt. Was heisst das für euch? Es is alles viel schneller.

28.5.2007: Axiom Support siehe Axiom

19.8.2007: Aufgrund von 2-3 Spam Edits pro Tag, muss ich leider bekannt geben, dass in Zukunft ein Login für Edits notwendig ist.

Asymptotische Statistik / Ökonometrie (Wahrscheinlichkeitstheorie 2/3)

Gehalten von Prof. Pötscher

Übung gehalten von Florian Gach.

Mitschrift von Johanna Bertl

Asymptotische Statistik Prüfungsvorbereitung

Zusammenfassung Sätze, Lemma, Propositionen, ...

Ökonometrie Final Exam 7/2008

Grundlagen der Versuchsplanung der Medizin

Gehalten von Prof. Peter Bauer

Lateinquadrate und mehr

Sequentielle Designs

Adaptives Design

Mitschrift von Denise Mannen

Mitschrift von Denise Mannen (Teil 2)

Miscellaneous

Just 4 Fun - Wahrscheinlichkeiten

Density Function of Multivariate Normal Distribution

Modell Fehler Beispiel

Computerintensive Methoden

Gehalten von Prof. Claus Vogl und David Ramsey

Computerintensive Methoden - Übung 1

Computerintensive Methoden - Hausübung Markus

Computerintensive Methoden - Simulation of the lines coalescing

Computerintensive Methoden - Coalescent Theory - Project A

Computerintensive Methoden - Coalescent Theory - Project B

Computerintensive Methoden - Coalescent Theory - Project C

Computerintensive Methoden - Coalescent Theory - Chapter 1 - Task 1

Computerintensive Methoden - Coalescent Theory - Chapter 1 - Task 2

Computerintensive Methoden - Coalescent Theory - Chapter 1 - Task 3

Seminar aus Statistik für das Magisterstudium

Gehalten von Prof. Schemper

Seminar aus Statistik für das Magisterstudium - Übung 1

Seminar aus Statistik für das Magisterstudium - Example 5.1/5.2

Seminar aus Statistik für das Magisterstudium - Example 5.5

Seminar aus Statistik für das Magisterstudium - Example 7.4

Lösungen zu 5.1, 5.2, 5.3, 5.4, 5.6, 7.1, 7.2, 3.10, 3.11, 7.4, 7.7 mit nQuery, stplan und SAS

Mathematische Statistik

Vorlesung gehalten von Prof. Pflug

Mathematische Statistik Prüfungsfragen

Zeitreihenanalyse

Gehalten von Erhard Reschenhofer.

Wahrscheinlichkeitstheorie

Gehalten von Prof. Pötscher

Übung gehalten von Florian Gach.

Mitschrift von Nina Huber

Prüfungsvorbereitung

Wahrscheinlichkeitstheorie Kapitel 3

Wahrscheinlichkeitstheorie Kapitel 4 und 5

Wahrscheinlichkeitstheorie Kapitel 6

Vorlesung

Wahrscheinlichkeitstheorie - 2.10.2007

Wahrscheinlichkeitstheorie - 4.10.2007

Wahrscheinlichkeitstheorie - 9.10.2007

Wahrscheinlichkeitstheorie - 11.10.2007

Wahrscheinlichkeitstheorie - 18.10.2007

Wahrscheinlichkeitstheorie - 23.10.2007

Wahrscheinlichkeitstheorie Midterm Test - 27.11.2007

Wahrscheinlichkeitstheorie Übung - 16.10.2007

Wahrscheinlichkeitstheorie Übung - Beispiel 2

Wahrscheinlichkeitstheorie Übung - Beispiel 3

Wahrscheinlichkeitstheorie Übung - Beispiel 4

Wahrscheinlichkeitstheorie Übung - Beispiel 5

Wahrscheinlichkeitstheorie Übung - Beispiel 6

Wahrscheinlichkeitstheorie Übung - Beispiel 7

Wahrscheinlichkeitstheorie Übung - Beispiel 9

Wahrscheinlichkeitstheorie Übung - Beispiel 10

Wahrscheinlichkeitstheorie Übung - Beispiel 12

Wahrscheinlichkeitstheorie Übung - Beispiel 13

Wahrscheinlichkeitstheorie Übung - Beispiel 14

Wahrscheinlichkeitstheorie Übung - Beispiel 15

Wahrscheinlichkeitstheorie Übung - Beispiel 16

Wahrscheinlichkeitstheorie Übung - Beispiel 17 wurde in Vorlesung gemacht

Wahrscheinlichkeitstheorie Übung - Beispiel 19

Wahrscheinlichkeitstheorie Übung - Beispiel 20a

Wahrscheinlichkeitstheorie Prüfungsvorbereitung

Ausgewählte Kapitel der Statistik - Bayes Statistik

gehalten von Heinz Weisshaupt.

Nichtlineare Regression, Klassifikation und Machine Learning

gehalten von Prof. Andrej Pazman und seinem Assistenten Jan Somorcik.

Nichtlineare Regression, Klassifikation und Machine Learning - Übung 1

Neuere Entwicklungen in der Statistik

gehalten von Prof. Futschik (Teil 1)

Neuere Entwicklungen in der Statistik - VO Prüfung - 24. Juni 2004 - Beispiel 1

Neuere Entwicklungen in der Statistik - VO Prüfung - 24. Juni 2004 - Beispiel 2

Neuere Entwicklungen in der Statistik - VO Prüfung - 24. Juni 2004 - Beispiel 3

Neuere Entwicklungen in der Statistik - VO Prüfung - 24. Juni 2004 - Beispiel 4

und von Prof. Vogl (Teil 2)

Neuere Entwicklungen in der Statistik - Zusammenfassung Vogl

Neuere Entwicklungen Claus Vogl

Statistische Informationsverarbeitung

Übungs Informationen auf UK Stat. Informationsverarbeitung von Ulrike Schneider (die ein ausgezeichnetes Tafelbild hat)

Vorlesungs Mitschrift

VO Stochastic Processes

Vorlesung gehalten von Prof. Pflug

Mitschrift Scans Buch Scans

VO Stochastic Processes - Zusammenfassung Buch

Sehr unvollständig...

VO Stochastic Processes - Zusammenfassung Prüfung

VO Stochastic Processes - Fragen

UE Stochastic Processes

Übungs Informationen auf UE Stochastic Processes von Nancy Wozabal

UE Stochastic Processes - Beispiel 1

UE Stochastic Processes - Beispiel 2

UE Stochastic Processes - Beispiel 3

UE Stochastic Processes - Beispiel 4

UE Stochastic Processes - Beispiel 5

UE Stochastic Processes - Beispiel 6

UE Stochastic Processes - Beispiel 7

UE Stochastic Processes - Beispiel 8

UE Stochastic Processes - Beispiel 9

UE Stochastic Processes - Beispiel 10

UE Stochastic Processes - Beispiel 11

UE Stochastic Processes - Beispiel 12

UE Stochastic Processes - Beispiel 13

UE Stochastic Processes - Beispiel 14

UE Stochastic Processes - Beispiel 15

UE Stochastic Processes - Beispiel 16

UE Stochastic Processes - Beispiel 17

UE Stochastic Processes - Beispiel 18

UE Stochastic Processes - Midterm Test - SS 2005

UE Stochastic Processes - Beispiel 20

UE Stochastic Processes - Beispiel 22

UE Stochastic Processes - Beispiel 23

UE Stochastic Processes - Beispiel 24

UE Stochastic Processes - Beispiel 25

UE Stochastic Processes - Beispiel 26

UE Stochastic Processes - Beispiel 27

UE Stochastic Processes - Beispiel 28

UE Stochastic Processes - Beispiel 29

UE Stochastic Processes - Beispiel 30

UE Stochastic Processes - Beispiel 31

UE Stochastic Processes - Beispiel 32

UE Stochastic Processes - Beispiel 33

UE Stochastic Processes - Beispiel 34

UE Stochastic Processes - Beispiel 35

Wahrscheinlichkeits Rechnung 2

Vorlesung

Gehalten von Prof. Pötscher

Wahrscheinlichkeitsrechnung 2 - Formeln und Sätze

Wahrscheinlichkeitsrechnung 2 Prüfung ohne Datum

Wahrscheinlichkeitsrechnung 2 Prüfung vom 9.3.2001

Wahrscheinlichkeitsrechnung 2 Prüfung vom 8.3.2002

Wahrscheinlichkeitsrechnung 2 Prüfung vom 15.4.2002

Wahrscheinlichkeitsrechnung 2 VO Kolloquium vom 20.6.2003

Wahrscheinlichkeitsrechnung 2 Prüfung vom 12.2.2004

Wahrscheinlichkeitsrechnung 2 Prüfung vom 7.7.2004

Wahrscheinlichkeitsrechnung 2 Prüfung vom 29.6.2006

Übungen

Angaben zu finden auf Martin Rubey

Wahrscheinlichkeitsrechnung 2 - Zettel 1

Wahrscheinlichkeitsrechnung 2 - Zettel 2

Wahrscheinlichkeitsrechnung 2 - Zettel 3

Wahrscheinlichkeitsrechnung 2 - Zettel 4

Wahrscheinlichkeitsrechnung 2 - Midterm

Wahrscheinlichkeitsrechnung 2 - Zettel 5

Wahrscheinlichkeitsrechnung 2 - Übungstest

Skripten

Ich hab einige Skripten/Mitschriften von sehr netten Leuten gescanned...

Monica Kiesewetter - Wahrscheinlichkeitsrechnung

Mitschrift zu Wahrscheinlichkeitsrechnung 1 und 2 Vorlesung und Übung.

Kathrin Gruber - Wahrscheinlichkeitsrechnung 1

Mitschrift zu Wahrscheinlichkeitsrechnung 1 Vorlesung und Übung.

Lösungen für Mathematical Statistics and Data Analysis - John A. Rice

Mathematical Statistics and Data Analysis - Chapter 2.5

Mathematical Statistics and Data Analysis - Chapter 4 - Expected Values

Multivariate Statistik - Übung

Angaben sind im BSCW

Multivariate Statistik - Aufgabe 3 - Multivariate Anova

Multivariate Statistik - Aufgabe 5 - Diskriminanz-/Hauptkomponentenanalyse

Multivariate Statistik - Aufgabe 6 - Hauptkomponenten-/Faktorenanalyse

Multivariate Statistik - Aufgabe 7 - Clusteranalyse

Multivariate Statistik - Abschluss Aufgabe

Statistik 3 (Lineare Modelle)

Angaben sind von Florian Gach und hier zu finden: media:Stat3-examples.pdf

Gerechnte Bespiele von 2005 Statistik3.Uebung.2005.zip

Prüfungsangaben Statistik3.Pruefungen.zip

Übung

Statistik 3 - Beispiel 1

Statistik 3 - Beispiel 2

Statistik 3 - Beispiel 3

Statistik 3 - Beispiel 4

Statistik 3 - Beispiel 5

Statistik 3 - Beispiel 6

Statistik 3 - Beispiel 7

Statistik 3 - Beispiel 8

Statistik 3 - Beispiel 9

Statistik 3 - Beispiel 10

Statistik 3 - Beispiel 11

Statistik 3 - Beispiel 12

Statistik 3 - Beispiel 13

Statistik 3 - Beispiel 18

Statistik 3 - Beispiel 20

Statistik 3 - Beispiel 21

Statistik 3 - Beispiel 23

Statistik 3 - Beispiel 24

Statistik 3 - Beispiel 25

Statistik 3 - Beispiel 26

Statistik 3 - Beispiel 27

Statistik 3 - Beispiel 28

Statistik 3 - Beispiel 29

Statistik 3 - Beispiel 30

Statistik 3 - Beispiel 31

Vorlesung

Statistik 3 - Prüfung - Formeln

Statistik 3 - Prüfung 3.2.2003 - Beispiel 1

Heteroskedastisches Modell. $\operatorname{E}(\hat \beta), \operatorname{VC}(\hat \beta)\,$ . Hypothesen Test.

Statistik 3 - Prüfung 3.2.2003 - Beispiel 2

siehe Statistik 3 - Prüfung 3.10.2005 - Beispiel 2

Statistik 3 - Prüfung 3.2.2003 - Beispiel 3

F-Statistik mit konkreten Zahlen für restringierten Schätzer berechnen.

Statistik 3 - Prüfung 2.2.2004 - Beispiel 1

Erwartungswerte und Varianzen von Prediktoren

Statistik 3 - Prüfung 2.2.2004 - Beispiel 2

Teststatistik von restringierten Modellen

Statistik 3 - Prüfung 2.2.2004 - Beispiel 3

siehe Statistik 3 - Prüfung 2.2.2005 - Beispiel 3

Statistik 3 - Prüfung 2.2.2005 - Beispiel 1

Beweise in Bezug auf Multikollinearität e.g. $X \beta^{(1)} = X \beta^{(2)}\,$

Statistik 3 - Prüfung 2.2.2005 - Beispiel 2

Heteroskedastisches Modell. Gesucht: Zielfunktion, Bias von $\hat \beta\,$ , $\operatorname{VC}(\hat \beta)\,$ . Gilt Gauß-Markov?

Statistik 3 - Prüfung 2.2.2005 - Beispiel 3

TSS Zerlegung, $R^2 = r_{Y,\hat Y} \,$

Statistik 3 - Prüfung 4.3.2005 - Beispiel 1

Schätzer, Varianz und Kovarianz für linear Transformationen von $\beta\,$

Statistik 3 - Prüfung 4.3.2005 - Beispiel 2

siehe Statistik 3 - Prüfung 3.2.2003 - Beispiel 3

Statistik 3 - Prüfung 4.3.2005 - Beispiel 3

Multikollinearität und restringierte Schätzer

Statistik 3 - Prüfung 20.6.2005 - Beispiel 1

Heteroskedastisches Modell. Hypothesen Test

Statistik 3 - Prüfung 20.6.2005 - Beispiel 2

Einfaches lineares Modell mit gewichtetem Schätzer

Statistik 3 - Prüfung 20.6.2005 - Beispiel 3

siehe Statistik 3 - Prüfung 3.2.2006 - Beispiel 3

Statistik 3 - Prüfung 3.10.2005 - Beispiel 1

Einfaches lineares Regressionsmodell in Matrixnotation. Gesucht: Standardannahmen, KQ-Schätzer, Zielfunktion.

Statistik 3 - Prüfung 3.10.2005 - Beispiel 2

Testen auf Strukturbruch

Statistik 3 - Prüfung 3.10.2005 - Beispiel 3

Heteroskedastisches Modell. Gesucht: $\operatorname{E}(\hat \beta), \operatorname{VC}(\hat \beta)\,$ . Verteilung von $\hat{\beta}_1 + \hat{\beta}_2 + \ldots + \hat{\beta}_k\,$

Statistik 3 - Prüfung 3.2.2006 - Beispiel 1

Heteroskedastisches Modell. Verteilung von $\hat \beta\,$ und $\hat{\beta}_1 - \hat{\beta}_k\,$ . Bias von $\hat \beta, \hat{\sigma}^2\,$ .

Statistik 3 - Prüfung 3.2.2006 - Beispiel 2

Einfaches, kollineares Regressionsmodell in Matrixschreibweise. Gesucht $\operatorname{rang}(X)\,$ .

Lösungsmenge der Normalgleichungen. Schätzbare Linearkombination.

Statistik 3 - Prüfung 3.2.2006 - Beispiel 3

Konkrete Zahlen für $\sum_{t=1}^n y_t, \ldots\,$ . Gesucht $\hat a, \hat b, \operatorname{Var}(\hat b) \,$ . Hypothesen Test.

Statistik 3 - Prüfung 6.3.2006 - Beispiel 1

Restringierter Schätzer

Statistik 3 - Prüfung 6.3.2006 - Beispiel 2

siehe Statistik 3 - Prüfung 2.2.2005 - Beispiel 3

Statistik 3 - Prüfung 6.3.2006 - Beispiel 3

siehe Statistik 3 - Prüfung 3.2.2003 - Beispiel 3

Statistik 3 - Prüfung 29.9.2006 - Beispiel 1

Homoskedastisches Modell. Beweis des Gauß-Markov-Theorems.

Statistik 3 - Prüfung 29.9.2006 - Beispiel 2

$\operatorname{E}(\hat \beta), \operatorname{VC}(\hat \beta)\,$ . Verteilung von $\hat \beta\,$ .

Statistik 3 - Prüfung 29.9.2006 - Beispiel 3

Gleich wie Statistik 3 - Prüfung 3.2.2006 - Beispiel 3, nur andere Zahlen

Contents

1 Willkommen im Statistik Wiki
2 Asymptotische Statistik / Ökonometrie (Wahrscheinlichkeitstheorie 2/3)
3 Grundlagen der Versuchsplanung der Medizin
4 Miscellaneous
5 Computerintensive Methoden
6 Seminar aus Statistik für das Magisterstudium
7 Mathematische Statistik
8 Zeitreihenanalyse
9 Wahrscheinlichkeitstheorie
10 Prüfungsvorbereitung
- 10.1 Wahrscheinlichkeitstheorie Kapitel 3
- 10.2 Wahrscheinlichkeitstheorie Kapitel 4 und 5
- 10.3 Wahrscheinlichkeitstheorie Kapitel 6
11 Vorlesung
- 11.1 Wahrscheinlichkeitstheorie - 2.10.2007
- 11.2 Wahrscheinlichkeitstheorie - 4.10.2007
- 11.3 Wahrscheinlichkeitstheorie - 9.10.2007
- 11.4 Wahrscheinlichkeitstheorie - 11.10.2007
- 11.5 Wahrscheinlichkeitstheorie - 18.10.2007
- 11.6 Wahrscheinlichkeitstheorie - 23.10.2007
- 11.7 Wahrscheinlichkeitstheorie Midterm Test - 27.11.2007
- 11.8 Wahrscheinlichkeitstheorie Übung - 16.10.2007
12 Ausgewählte Kapitel der Statistik - Bayes Statistik
13 Nichtlineare Regression, Klassifikation und Machine Learning
- 13.1 Nichtlineare Regression, Klassifikation und Machine Learning - Übung 1
14 Neuere Entwicklungen in der Statistik
- 14.1 Neuere Entwicklungen in der Statistik - VO Prüfung - 24. Juni 2004 - Beispiel 1
- 14.2 Neuere Entwicklungen in der Statistik - VO Prüfung - 24. Juni 2004 - Beispiel 2
- 14.3 Neuere Entwicklungen in der Statistik - VO Prüfung - 24. Juni 2004 - Beispiel 3
- 14.4 Neuere Entwicklungen in der Statistik - VO Prüfung - 24. Juni 2004 - Beispiel 4
- 14.5 Neuere Entwicklungen in der Statistik - Zusammenfassung Vogl
15 Statistische Informationsverarbeitung
16 VO Stochastic Processes
- 16.1 VO Stochastic Processes - Zusammenfassung Buch
- 16.2 VO Stochastic Processes - Zusammenfassung Prüfung
- 16.3 VO Stochastic Processes - Fragen
17 UE Stochastic Processes
- 17.1 UE Stochastic Processes - Beispiel 1
- 17.2 UE Stochastic Processes - Beispiel 2
- 17.3 UE Stochastic Processes - Beispiel 3
- 17.4 UE Stochastic Processes - Beispiel 4
- 17.5 UE Stochastic Processes - Beispiel 5
- 17.6 UE Stochastic Processes - Beispiel 6
- 17.7 UE Stochastic Processes - Beispiel 7
- 17.8 UE Stochastic Processes - Beispiel 8
- 17.9 UE Stochastic Processes - Beispiel 9
- 17.10 UE Stochastic Processes - Beispiel 10
- 17.11 UE Stochastic Processes - Beispiel 11
- 17.12 UE Stochastic Processes - Beispiel 12
- 17.13 UE Stochastic Processes - Beispiel 13
- 17.14 UE Stochastic Processes - Beispiel 14
- 17.15 UE Stochastic Processes - Beispiel 15
- 17.16 UE Stochastic Processes - Beispiel 16
- 17.17 UE Stochastic Processes - Beispiel 17
- 17.18 UE Stochastic Processes - Beispiel 18
- 17.19 UE Stochastic Processes - Midterm Test - SS 2005
- 17.20 UE Stochastic Processes - Beispiel 20
- 17.21 UE Stochastic Processes - Beispiel 22
- 17.22 UE Stochastic Processes - Beispiel 23
- 17.23 UE Stochastic Processes - Beispiel 24
- 17.24 UE Stochastic Processes - Beispiel 25
- 17.25 UE Stochastic Processes - Beispiel 26
- 17.26 UE Stochastic Processes - Beispiel 27
- 17.27 UE Stochastic Processes - Beispiel 28
- 17.28 UE Stochastic Processes - Beispiel 29
- 17.29 UE Stochastic Processes - Beispiel 30
- 17.30 UE Stochastic Processes - Beispiel 31
- 17.31 UE Stochastic Processes - Beispiel 32
- 17.32 UE Stochastic Processes - Beispiel 33
- 17.33 UE Stochastic Processes - Beispiel 34
- 17.34 UE Stochastic Processes - Beispiel 35
18 Wahrscheinlichkeits Rechnung 2
- 18.1 Vorlesung
- 18.2 Übungen
- 18.3 Skripten
  - 18.3.1 Monica Kiesewetter - Wahrscheinlichkeitsrechnung
  - 18.3.2 Kathrin Gruber - Wahrscheinlichkeitsrechnung 1
- 18.4 Lösungen für Mathematical Statistics and Data Analysis - John A. Rice
  - 18.4.1 Mathematical Statistics and Data Analysis - Chapter 2.5
  - 18.4.2 Mathematical Statistics and Data Analysis - Chapter 4 - Expected Values
19 Multivariate Statistik - Übung
- 19.1 Multivariate Statistik - Aufgabe 3 - Multivariate Anova
- 19.2 Multivariate Statistik - Aufgabe 5 - Diskriminanz-/Hauptkomponentenanalyse
- 19.3 Multivariate Statistik - Aufgabe 6 - Hauptkomponenten-/Faktorenanalyse
- 19.4 Multivariate Statistik - Aufgabe 7 - Clusteranalyse
- 19.5 Multivariate Statistik - Abschluss Aufgabe
20 Statistik 3 (Lineare Modelle)
- 20.1 Übung
- 20.2 Vorlesung

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