| Deskriptive Statistik, Einführung in statistische Software |
Scheipl/Günther/Weigert |
| Wahrscheinlichkeitstheorie und Inferenz I |
Scheipl/Steyer/Striegel |
| Generalisierte Regressionsmodelle (Grundlagen, Fortgeschrittene) |
NN/Lebacher/Schneble |
| Stichprobentheorie |
V. Bauer/Kevork |
| Wirtschafts- und Sozialstatistik |
Augustin/Fink |
| Schätzen und Testen I |
Heumann/Stcker/Volkmann/Port/Fottner |
| Ma- und Wahrscheinlichkeitstheorie |
Schollmeyer/Schwaferts |
| Computerintensive Methoden |
Bischl/Moosbauer/Bischl |
| Analyse von Lebensdauern |
Kauermann/Sischka |
| Finanzkonometrie: Portfolio Analyse |
Mittnik/Mittnik/Berninger |
| Fortgeschrittene Programmierung |
Scheipl |
| Deep Learning |
Bischl |
| Signal Processing |
Grosse-Wentrup |
| Statistik I für Studierende der Soziologie, des Nebenfachs Statistik, der Medieninformatik und der Cultural and Cognitive Linguistics |
Augustin/Schwaferts/Fütterer |
| Statistik III für Nebenfachstudierende |
NN/Schneble |
| Mathematische Grundlagen für Nebenfachstudierende |
Schollmeyer/Jansen/Endres |
| Einführung in die konometrie |
Mittnik/Heller |
| Statistik I für Studierende der Wirtschaftswissenschaften |
Heumann |
| Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler |
Mosburger |
| Statistik für Geophysiker |
Küchenhoff/A. Bauer |
| Analysis für Informatiker und Statistiker |
Extern |
| Matrizenrechnung (Lineare Algebra für Statistiker) |
Extern |
| Innovationslabor-Big Data Science |
Pfisterer/Molnar |
