Computerintensive Methoden (WS15/16)

Vorlesungsinhalte:

• Grundlagen der Numerik und numerische Integration

• Erzeugen von univariaten und multivariaten Pseudo-Zufallszahlen

• Bootstrap (kurz, da er auch in Schätzen und Testen I + II behandelt wird)

• Permutationstests

• Matrixzerlegungen im Regressionskontext

• EM-Algorithmus

• Optimierung (univariat, multivariat, model-based) mit Maximum-Likelihood-Anwendungen

• Effizientes und Paralleles Programmieren in R

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