{"id":1989,"date":"2022-05-21T21:29:06","date_gmt":"2022-05-21T19:29:06","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/?page_id=1989"},"modified":"2024-05-10T17:09:43","modified_gmt":"2024-05-10T15:09:43","slug":"2022-sommersemester","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/veranstaltungen-2\/2022-sommersemester\/","title":{"rendered":"2022 Sommersemester"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"has-text-align-center has-background has-medium-font-size\" style=\"background-color:#91c0de\"><strong>Computer Age Statistical Inference<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Wir werden uns das im Sommer 2021 erschienene Buch \u201eComputer Age Statistical Inference \u2013 Student Edition\u201c vornehmen. Das Ziel wird es sein, die dort vorgestellten Methoden zu ergr\u00fcnden.<\/p>\n\n\n\n<p>Den nicht eindeutig trennbaren Begriffen \u201eartificial intelligence\u201c, \u201emachine learning\u201c und \u201edata science\u201c liegen konkrete statistische Methoden zugrunde. Ihre Eignung zur L\u00f6sung konkreter Probleme und ihre Popularit\u00e4t haben sich im Laufe der Zeit ver\u00e4ndert. Das Buch folgt der zeitlichen Entstehung der relevanten Methoden und beschreibt konkret, welche Fragestellungen sich mit welcher Methode erfolgreich angehen lassen.<\/p>\n\n\n\n<p>Im Seminar werden wir mit den klassischen Methoden beginnen, der Schwerpunkt wird auf die aktuell besonders erfolgreichen entscheidungsbaumbasierten Modelle sowie auf die neuronalen Netze gelegt.<\/p>\n\n\n\n<p>Eine mathematische Einf\u00fchrung dieser Methoden ist unser Hauptziel, nicht deren Einsatz unter Verwendung von konkreten Libraries in Python oder R. Dennoch versuche ich, neben dem Vortragsthema zus\u00e4tzlich eine Aufgabe zu vergeben. (Daher der Bezug oben auf die \u201eStudent Edition\u201c des Buches.)<\/p>\n\n\n\n<p>Die Vortr\u00e4ge im Seminar sollen auf Englisch gehalten werden. (Motivation hierf\u00fcr: Das Seminar soll Sie u. a. ein St\u00fcck weit auf den sp\u00e4teren Beruf vorbereiten. Und da kommt es immer wieder vor, dass man spontan \u00fcber einen Sachverhalt auf Englisch berichten soll.) In begr\u00fcndeten Ausnahmef\u00e4llen sind Vortr\u00e4ge auf Deutsch m\u00f6glich.<\/p>\n\n\n\n<p>Es gibt keine festen Voraussetzungen f\u00fcr die Teilnahme am Seminar. Sicherlich vom Vorteil sind:<\/p>\n\n\n\n<ul><li>Kenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik<\/li><li>Programmierkenntnisse z. B. R oder Python, falls eine Aufgabe bearbeitet wird (aber auch ohne Vorkenntnisse soll es kein Problem sein, eine der Aufgaben in vertretbarer Zeit zu l\u00f6sen)<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Anmeldung erfolgt per E-Mail, diese ist unter <a href=\"https:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/\"><\/a><a href=\"https:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/kontakt\/\">https:\/\/www.mi.uni-koeln.de\/wp-znikolic\/kontakt\/<\/a> zu finden.<\/p>\n\n\n\n<p>Bitte melden Sie sich mit einer aussagekr\u00e4ftigen Bewerbung an, welche u. a. folgende Angaben enthalten soll:<\/p>\n\n\n\n<ul><li>Ihre bisher besuchten (relevanten) Veranstaltungen,<\/li><li>alle relevanten Praktika, Werkstudentent\u00e4tigkeiten, Seminararbeiten usw., welche mit dem Thema des Seminars zusammenh\u00e4ngen k\u00f6nnen,<\/li><li>weshalb Sie sich f\u00fcr dieses Thema interessieren, <\/li><li>ob Sie das Seminar im Rahmen des Versicherungsmoduls mit 3 Leistungspunkten oder als Seminar mit 6 Leistungspunkten belegen m\u00f6chten.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Gerne k\u00f6nnen Sie Ihre Bewerbung um weitere Punkte erg\u00e4nzen. Die Bewerbung soll vor allem vermitteln, dass Sie sich f\u00fcr das behandelte Thema interessieren und mehr dar\u00fcber lernen m\u00f6chten.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-color\" style=\"color:#4087b4\"><strong>Literatur:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul><li>Efron, B., Hastie, T.: Computer Age Statistical Inference \u2013 Student Edition, Stanford University, California (2021), <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1017\/9781108914062\">https:\/\/doi.org\/10.1017\/9781108914062<\/a> .<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p class=\"has-text-color\" style=\"color:#4087b4\"><strong>\u00dcbersicht der Vortr\u00e4ge:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table is-style-regular\"><table><thead><tr><th>Name<\/th><th>Datum<\/th><th>Vortragsthema<\/th><th>Description<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Lehmann<\/td><td>06.05.22<\/td><td>Mortality Modeling<\/td><td>Explanation of historical mortality data, the problem of prediction and the Lee-Carter model<\/td><\/tr><tr><td>Kopp<\/td><td>13.05.22<\/td><td>Jackknife + Bootstrap Method and Bootstrap<br>Confidence Intervals<\/td><td>Explain the jackknife and bootstrap and how bootstrap enables a derivation of confidence intervals. Implement a small demonstration of bootstrap confidence intervals in code: Sample from one non symmetric distribution e. g. 500 values and calculate several quantiles with bootstrap. In R or Python.<\/td><\/tr><tr><td>Sch\u00e4fer, Otto<\/td><td>20.05.22<\/td><td>Generalized Linear Models + fitting mortality data<\/td><td>Introduce Poisson, logistic regression as well as GLM in general. Choose one of CASI 8.1, 8.2, 8.3<br>the models and fit it to the mortality data. Explain why you have chosen the model and comment the results. In R or Python.<\/td><\/tr><tr><td>Hacker, Schummer<\/td><td>03.06.22<\/td><td>Decision Trees, Random Forests, Boosting + fitting mortality data<\/td><td>Introduce decision-tree based methods, in particular bagging, random forests and gradient boosting. Fit one of the models for the mortality data. Comment on extrapolation problem and offer a reasonable extension of decision trees<br>which would allow extrapolation. In R or Python.<\/td><\/tr><tr><td>Gunawan, Chen<\/td><td>17.06.22<\/td><td>Neural Networks + fitting mortality data<\/td><td>The neural networks should be introduced and in particular the recurrent neural networks. The mortality data should be fitted with recurrent neural networks in R.<\/td><\/tr><tr><td>Leifhelm, Flock<\/td><td>24.06.22<\/td><td>Support Vector Machines and Kernel Methods + fitting mortality data<\/td><td>Introduce SVM and kernel methods and decide how to set up a regression model using the mortality data and the extrapolation problem. Fit a model in R or Python and comment the results.<\/td><\/tr><tr><td>Ince<\/td><td>24.06.22<\/td><td>Parametric Models and Exponential Families<\/td><td>Introduce and explain parametric models and the idea of exponential families. Also introduce the difference between frequentist and Bayesian approaches.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Computer Age Statistical Inference Wir werden uns das im Sommer 2021 erschienene Buch \u201eComputer Age Statistical Inference \u2013 Student Edition\u201c vornehmen. Das Ziel wird es sein, die dort vorgestellten Methoden zu ergr\u00fcnden. 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