Skript
Die Themen, die in der Vorlesung bearbeitet werden sind hier aufgeführt.
Die zugehörigen Vorlesungsskripte sind rechtzeitig vor der Vorlesung verfügbar. Bitte arbeiten
Sie die Materialien vor der Vorlesung durch! In der Vorlesung wird der Schwerpunkt
auf der Anwendung ausgewählter Inhalte liegen. Anhand von vorgerechneten Beispielen wird der Vorlesungsstoff
vertieft. Darüber hinaus sollen die konkreten Anwendungen zur Diskussion anregen und die Methoden
hinterfragt werden.
Es ist wichtig dass Sie vorbereitet zur Vorlesung erscheinen, damit wir ausreichend Zeit zur Vertiefung
des Lehrstoffs haben.
Während der Vorlesung vorgestellte Inhalte werden aufgezeichnet (Video, Audio und Text) und im Anschluss elektronisch zur Verfügung gestellt.
Das Skript ist in englisch verfasst und wir als PDF und als Mathematica Notebook zur Verfügung gestellt. Während der Vorlesung werden die
jeweiligen deutschen Fachbegriffe aber auch genannt.
Mathematica Notebooks können Sie auch ohne Mathematica Lizenz mit dem CDF Player anschauen.
Lehrplan/Syllabus
Lehrplan/Syllabus, Mathematica Notebook
Noch unsicher ob der Kurs etwas für Sie ist? Das folgende Quiz ( PDF, NB ) biete eine erste Hilfe zur Selbsteinschätzung. Wenn Sie die Fragen beantworten können sind Ihnen einige Konzepte, die in der Volesung behandelt werden schon vertraut. Wenn Sie bei vielen Antworen unsicher sind, hilft Ihnen die Vorlesung bei der Vertiefung.
Die Videos sind ebenfalls unter folgender YouTube Playlist gesammelt.
Zur vertiefenden Vorbereitung versuche ich externes Material zu ausgewählten Themen zu verlinken. Beispiele dafür sind Lehrvideos, wie von Prof. Jörn Loviscach, aber auch andere.
Liste der Vorlesungstermine
Nr.
|
Thema
|
Termin
|
1
|
Lecture Notes/Skripte
Organisatorisches
Lehrplan/Syllabus,
Mathematica Notebook
Unsure whether to take the course or not? Take the Quiz
Introduction to data:
Introduction to Data,
Mathematica Notebook
Datenvisualisierung:
Data Visualization,
Mathematica Notebook
Vorlesungs-Videos:
Introduction to Data (Part 1) (24:04)
Introduction to Data (Part 2) (13:17)
Data Visualization (Part 1) (21:24)
Data Visualization (Part 2) (23:57)
Data Visualization (Part 3) (09:46)
Data Visualization (Part 4) (10:04)
Zusätzliches Material/Additional reading
Ergänzungen
NEW:TED Talk - How to spot a
misleading graph 4:09
CSE512 Data
Visualization (Winter 2014), University of Washington
Khan Academy:
Creating and interpreting scatterplots
Khan Academy: Box and whisker plots
Khan Academy: Frequency tables & dot plots
Khan Academy: Creating a histogram
Khan Academy: Interpreting a histogram
Self-study problems and exercises
Problem Set 1 (Jupyter NB),
Problem Set 1 (PDF)
Data: data set (CSV)
explanation (RTF)
Q & A
Data: Monthly temperature records (CSV),
Temperature station list (CSV)
Chart: Labor cost (PNG)
|
11.04.2023 (Q & A: 18.04.2023)
|
2
|
Lecture Notes/Skripte
Statistics (PDF),
Statistics (NB)
Vorlesungs-Videos:
Statistics (Part 1: Statistics of location) 34:47
Statistics (Part 2: Statistics of scatter) 15:47
Statistics (Part 3: Samples & bias) 21:07
Ergänzungen (Videos von Prof. Jörn Loviscach)
28.01
Varianz, Standardabweichung 13:37
28.02
Varianz, Standardabweichung berechnen 13:13
28.03
Normalverteilung, zentraler Grenzwertsatz 14:58
Wahrscheinlichkeitsbegriffe, Häufigkeit, Bayes, Laplace
Kolmogorow-Axiome der Wahrscheinlichkeit
Zusätzliches Material/Additional reading
Varianz, Standardabweichung einer Zufallsgröße
36:55
Mittelwertbildung verringert Varianz und Standardabweichung
21:30
drei Münzen; Erwartungswert der Standardabweichung der
Stichprobe 18:46
Standardabweichung der Lebensdauer 14:14
Erwartungswert, Varianz, Standardabweichung für eine diskrete
und eine stetige Verteilung 18:35
Erwartungswert, Varianz, Standardabweichung von drei Münzen13:13
Self-study problems and exercises
Problem Set 2 (Jupyter NB),
Problem Set 2 (PDF)
Data: data set (CSV)
explanation (CSV)
Q & A
Data: Monthly temperature records (CSV),
Temperature station list (CSV)
Chart: Labor cost (PNG)
|
18.04.2023 (Q & A: 25.04.2022)
|
3
|
Lecture Notes/Skripte
Probabilities Part 1 (PDF),
Probabilities Part 1 (NB)
Probabilities Part 2 (PDF),
Probabilities Part 2 (NB)
Vorlesungs-Videos:
Lecture 4 - Probabilities A 1/5
Lecture 4 - Probabilities A 2/5
Lecture 4 - Probabilities A 3/5
Lecture 4 - Probabilities A 4/5
Lecture 4 - Probabilities A 5/5
Lecture 4 - Probabilities B 1/4
Lecture 4 - Probabilities B 2/4
Lecture 4 - Probabilities B 3/4
Lecture 4 - Probabilities B 4/4
Ergänzungen (Videos von Prof. Jörn Loviscach)
Wahrscheinlichkeitsbegriffe, Häufigkeit, Bayes, Laplace
Kolmogorow-Axiome der Wahrscheinlichkeit
Zusätzliches Material/Additional reading
Ergänzungen (Weitere Lehrvideos)
Khan Academy: Summarizing center of distributions (central tendency)
Khan Academy: Summarizing spread of distributions
Khan Academy: Sampling distributions
Bozeman Science: Standard Error
Wahrscheinlichkeit, Kolmogorow, Ereignis, unvereinbar, unabhängig
35:47
Beispiel Binomialverteilung, Beispiel Laplace-Experiment
23:59
Wahrscheinlichkeit; dreimal würfeln, mindestens eine Sechs
13:07
Wahrscheinlichkeit; einmal Kopf mit idealer Münze und
gezinkter Münze 3:39
Wahrscheinlichkeit; Buchstaben für Wort ziehen 2:52
Wahrscheinlichkeit; hundert Bauteile, mindestens eines defekt
15:32
Wahrscheinlichkeit; niemand im Laden 7:45
Wahrscheinlichkeit; Bayes; Verspätung und schlechtes Wetter
6:18
idealer und defekter Würfel; unabhängige und
unvereinbare Ereignisse 7:41
überraschende Wahrscheinlichkeiten; Mädchen am Montag
14:00
ideale oder nichtideale Münze fünfmal werfen 36:19
Ergänzungen (Weitere Lehrvideos)
Khan Academy: Intro to theoretical probability
Khan Academy: Simple probability: yellow marble
Khan Academy: Simple probability: non-blue marble
Khan Academy: Experimental probability
Khan Academy: Theoretical and experimental probabilites
Khan Academy: Permutation formula
Khan Academy: Combination formula
Self-study problems and exercises
Problem Set 3 (Jupyter NB),
Problem Set 3 (PDF)
Data: data set (FITS)
|
25.04.2023 (Q & A: 02.05.2023)
|
4
|
Lecture Notes/Skripte
Wahrscheinlichkeitsverteilungen Probability Distributions, Mathematica Notebook
Vorlesungs-Videos:
Probability Distributions (Part 1) 16:11
Probability Distributions (Part 2) 43:10
Probability Distributions (Part 3) 24:53
Probability Distributions (Part 4) 13:42
Zusätzliches Material/Additional reading
Ergänzungen (Videos von Prof. Jörn Loviscach)
Normalverteilung, zentraler Grenzwertsatz, Skizze einer Herleitung
67:20
Normalverteilung in OpenOffice.org, Wahrscheinlichkeitsdichte,
kumulierte Verteilungsfunktion
Ergänzungen (Weitere Lehrvideos)
Khan Academy: Shapes of distributions
Khan Academy: Comparing distributions
Khan Academy: Normal distributions
Khan Academy: Binomial probability
Khan Academy: Poisson distribution
Khan Academy: Variance of differences of random variables
Khan Academy: Central limit theorem
Self-study problems and exercises
Problem Set 4 (Jupyter NB),
Problem Set 4 (PDF)
|
02.05.2023 (Q & A: 09.05.2023)
|
5
|
Lecture Notes/Skripte
Hypothesis Tests Probability Distributions, Mathematica Notebook
Hypothesentests bei kategorischen Variablen HTs for categorical variables,
Mathematica Notebook
Vorlesungs-Videos:
Hypothesis Tests (Part 1) 21:33
Hypothesis Tests (Part 2) 24:35
Hypothesis Tests (Part 3) 17:38
Hypothesis Tests (Part 4) 09:46
Hypothesis Tests for Categorical Variables (Part 1) 09:27
Hypothesis Tests for Categorical Variables (Part 2) 18:35
Hypothesis Tests for Categorical Variables (Part 3) 11:08
Hypothesis Tests for Categorical Variables (Part 4) 18:43
Zusätzliches Material/Additional reading
Khan Academy: Confidence intervals (one sample)
Khan Academy: Significance tests (one sample) (one sample)
Khan Academy: Significance tests and confidence intervals (two samples)
Khan Academy: Analysis of variance (ANOVA)
Khan Academy: ANOVA 1: Calculating SST (total sum of squares)
Khan Academy:ANOVA 2: Calculating SSW and SSB (total sum of squares within and between)
Khan Academy: ANOVA 3: Hypothesis test with F-statistic
Khan Academy: Margin of error 1
Khan Academy: Margin of error 2
Khan Academy: Standard error of the mean
Khan Academy: Hypothesis testing and p-values
Khan Academy: Idea behind hypothesis testing
Khan Academy: One-tailed and two-tailed tests
Khan Academy: Z-statistics vs. T-statistics
Khan Academy: T-statistic confidence interval
Khan Academy: Inference for categorical data (chi-square tests)
Self-study problems and exercises
Problem Set 5 (Jupyter NB),
Problem Set 5 (PDF)
|
09.05.2023 (Q & A: 16.05.2023)
|
6
|
Lecture Notes/Skripte
Korrelationen Correlation, Mathematica Notebook
Vorlesungs-Videos:
Correlation (Part 1) 17:15
Correlation (Part 2) 35:46
Correlation (Part 3) 23:23
Correlation (Part 4) 07:52
Zusätzliches Material/Additional reading
Khan Academy: Correlation and causality
Self-study problems and exercises
Problem Set 6 (Jupyter NB),
Problem Set 6 (PDF)
Q & A
Data: CII_01 (FITS)
Data: plane.dat (CSV)
figure_0_noise_2.h5 (HDF5)
figure_0_noise_5.h5 (HDF5)
images.csv (csv)
imagelabel.txt (?)
radio-map.fits künstliches 5 x 5 Gitter von Spektren / artificial 5 by 5 grid of spectra
IC342.12motf.chan.fits spektral CO (1-0) Karte von IC 342 / spectral CO (1-0) map of IC 342
|
16.05.2023 (Q & A: 23.05.2023)
|
7
|
Lecture Notes/Skripte
Fehleranalyse Error Analysis, Mathematica Notebook
Vorlesungs-Videos:
Error Analysis (Part 1) 09:26
Error Analysis (Part 2) 16:20
Error Analysis (Part 3) 18:01
Zusätzliches Material/Additional reading
Khan Academy: Correlation and causality
Self-study problems and exercises
Problem Set 7 (Jupyter NB),
Problem Set 7 (PDF)
Data: correlated_data.cvs (CVS)
4point2.dat (?)
Q & A
|
23.05.2023 (Q & A: 30.05.2023)
|
8
|
Lecture Notes/Skripte
Regressionsanalyse Regression Analysis, Mathematica Notebook
Vorlesungs-Videos:
Lecture 10 - Linear regression (Part 1) 09:09
Lecture 10 - Linear regression (Part 2) 17:34
Lecture 10 - Linear regression (Part 3) 20:41
Lecture 10 - Linear regression (Part 4) 09:15
Lecture 10 - Linear regression (Part 5) 29:09
Zusätzliches Material/Additional reading
Khan Academy: Advanced regression (inference and transforming)
Khan Academy: Squared error of regression line
Khan Academy: Proof (part 1) minimizing squared error to regression line
Khan Academy: Proof (part 2) minimizing squared error to regression line
Khan Academy: Proof (part 3) minimizing squared error to regression line
Khan Academy: Proof (part 4) minimizing squared error to regression line
Khan Academy: Regression line example
Khan Academy: R-squared or coefficient of determination
Khan Academy: Second regression example
Khan Academy: Calculating R-squared
Khan Academy: Covariance and the regression line
Self-study problems and exercises
Problem Set 8 (Jupyter NB),
Problem Set 8 (PDF)
Data: quasar.dat (?)
Francis & Willis (1999) (PDF)
Q & A
Data: Hubble daten
|
30.05.2023 (Q & A: 06.06.2023)
|
9
|
Lecture Notes/Skripte
Modellanalyse, Parameterbestimmung Data Modelling and Parameter estimation, Mathematica Notebook
Vorlesungs-Videos:
Lecture 11 - Data Modelling and Parameter Estimation (Part 1/3) 31:56
Lecture 11 - Data Modelling and Parameter Estimation (Part 2/3) 18:42
Lecture 11 - Data Modelling and Parameter Estimation (Part 3/3) 11:26
Zusätzliches Material/Additional reading
Khan Academy: Pearson's chi square test (goodness of fit)
Bozeman Science: Chi-squared Test
Q & A
Data: gauss.dat (CSV),
gauss_w_err.dat (CSV)
|
06.06.2023 (Q & A: 13.06.2023)
|
|