Institut für Statistik
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Mündliche Auswahlgespräche zur Eignungsfestellung

Das Auswahlgespräch umfasst wesentliche Grundlagen des Bachelor-Studiengangs Statistik. Im Folgenden sind die wesentliche Inhalte und beispielhafte Literatur aufgelistet.

Masterstudiengang Statistik

  1. Wahrscheinlichkeitstheorie
  2. Inferenz
    • L. Held: Methoden der statistischen Inferenz: Likelihood und Bayes. Springer (2008). Kapitel 1 bis 3, 4.1, 4.2 und 5.1 bis 5.3
  3. Lineare Modelle und Generalisierte Regression
    • L. Fahrmeir, T. Kneib, S. Lang: Regression - Modelle, Methoden und Anwendungen. Springer (2009). Kapitel 2 bis 4.4
  4. Multivariate Verfahren, insbesondere Diskriminanzanalyse, Clusteranalyse, multivariate Regression, Grundideen zur Hauptkomponenten- und Faktoranalyse
    • B. Everitt, T. Hothorn: An introduction to Applied Multivariate Analysis with R. Springer (2011). Kapitel 1 bis 6
  5. Kenntnisse in mindestens einer Statistik-Software: z. B. R, SAS, Stata

Masterstudiengang Biostatistik

  1. Grundlegende statistische Methoden
    • L. Fahrmeir, R. Künstler, I. Pigeot, G. Tutz. Statistik: Der Weg zur Datenanalyse, Springer (2011). Kapitel 9 bis 11.
  2. Inferenz
    • L. Held: Methoden der statistischen Inferenz: Likelihood und Bayes. Springer (2008). Kapitel 1 bis 3 und 5.1 bis 5.3
  3. Lineare Modelle und Generalisierte Regression
    • L. Fahrmeir, T. Kneib, S. Lang: Regression - Modelle, Methoden und Anwendungen. Springer (2009). Kapitel 2 bis 4
  4. Multivariate Verfahren
    • B. Everitt, T. Hothorn: An introduction to Applied Multivariate Analysis with R. Springer (2011). Kapitel 1 bis 6
  5. Kenntnisse in mindestens einer Statistik-Software: z. B. R, SAS, Stata

Master Statistik mit wirtschafts- und sozialwissenschaftlicher Ausrichtung

  1. Grundlegende statistische Methoden
    • L. Fahrmeir, R. Künstler, I. Pigeot, G. Tutz. Statistik: Der Weg zur Datenanalyse, Springer (2011). Kapitel 9 bis 11.
  2. Inferenz
    • L. Held: Methoden der statistischen Inferenz: Likelihood und Bayes. Springer (2008). Kapitel 1 bis 3 und 5.1 bis 5.3
  3. Lineare Modelle und Generalisierte Regression
    • L. Fahrmeir, T. Kneib, S. Lang: Regression - Modelle, Methoden und Anwendungen. Springer (2009). Kapitel 2 bis 4
  4. Multivariate Verfahren
    • B. Everitt, T. Hothorn: An introduction to Applied Multivariate Analysis with R. Springer (2011). Kapitel 1 bis 6
  5. Kenntnisse in mindestens einer Statistik-Software: z. B. R, SAS, Stata