Estimation Theory: Mathematical and Statistical Basics

Worum geht's

Du lernst die mathematischen und statistischen Grundlagen moderner Schätzverfahren. Das Modul vermittelt Wahrscheinlichkeitsgrundlagen, Methoden zur Detektion und Klassifikation, optimale Parameterschätzung, Modellselektion sowie Verfahren für dynamische Zustandsabschätzung und Signalrekonstruktion. Am Ende kannst du grundlegende Estimationsprobleme lösen, passende Verfahren bewerten und in praktischen Anwendungen einsetzen.

Was du danach kannst

• Mathematische Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie verstehen
• Potenziale und Grenzen verschiedener Schätzmethoden analysieren
• Basis-Estimationsprobleme lösen
• Anwendbarkeit von Schätzmodellen bewerten
• Modellauswahl durchführen
• Signalrekonstruktion durchführen

Aus was das Modul besteht

• VorlesungVermittlung der theoretischen Inhalte zu Estimation, Modellauswahl und speziellen Verfahren
• Tutorium/ÜbungEinübung und Vertiefung der Vorlesungsinhalte an praktischen Beispielen; beinhaltet Programmieraufgaben

Lehrmethode

• Vorlesung in Präsenz mit Folien und TafelzeichnungenErklärung der Theorie und Darstellung zentraler Resultate
• Praktische Beispiele und DiskussionenErmutigen zur Auseinandersetzung mit aktuellen Inhalten
• Tutorien und ProgrammieraufgabenFördern das Verständnis durch Anwendung auf reale Daten
• Elektronische Präsentationen und HandoutsUnterstützen Selbststudium und Nachbereitung