Besprechung der praktischen Umsetzung der in der Vorlesung Statistik für Fortgeschrittene II besprochenen Verfahren.

Kurs im HIS-LSF

Bei Interesse an diesem Seminar bitten wir mit den Veranstaltern (Email: lemm@uni-muenster.de) bis zu Beginn des Semesters Kontakt aufzunehmen, da eventuell die Vorbesprechung und Vorträge als Zoom-Konferenz stattfinden.

In dem Seminar werden Grundlagen, Verfahren und Anwendungen des maschinellen Lernens vorgestellt. Vermittelt werden soll insbesondere ein Verständnis für "induktives Lernen", für die Gefahren eines sogenannten „Overfittings” und die Notwendigkeit vorhandene empirische Daten durch „A-Priori-Informationen” oder „Regularisierungen” zu ergänzen. Das Seminar richtet sich insbesondere an Studierende des Faches Physik,  ist aber auch für Studierende anderer Fachrichtungen offen. 

In Vorträgen behandelt werden können, je nach Interesse und Hintergrund der Teilnehmer, beispielsweise neuronale Netze und Deep-Learning-Architekturen, Entscheidungsbäume und Random Forests bzw. Gradient-Boosting-Verfahren, Methoden der Bayesschen Statistik und Monte-Carlo-Verfahren, gegebenenfalls auch mit entsprechenden Anwendungen in den Programmiersprachen R oder Python, z.B. für die Higgs Boson Machine Learning Challenge oder aus der Bilderkennung.

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Contents of the Lecture:

Calculus of probabilities and statistics, statistical description of many-particle systems, statistical ensembles, connection between statistical physics and phenomenological thermodynamics, entropy and information, thermodynamic potentials, classical ideal gas, ideal quantum gases (Fermi and Bose gas), real gases, magnetic systems and phase transitions, statistics and kinetics of non-equilibrium systems, transport processes

Inhalt der Vorlesung:

Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Statistische Beschreibung von Vielteilchensystemen, statistische Ensembles, Verbindung von statistischer Physik und phänomenologischer Thermodynamik, Entropie und Information, thermodynamische Potentiale, klassisches ideales Gas, ideale Quantengase (Fermi- und Bosegas), reale Gase, magnetische Systeme und Phasenübergänge, Statistik und Kinetik von Nichtgleichgewichtssystemen, Transportprozesse.

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Tutorien zur Vorlesung Statistik II.

Die Plätze werden in der ersten Vorlesung vergeben. Bitte nicht zu den Tutorien in HIS LSF anmelden.

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Dies ist der Learnweb-Kurs des Tutoriums zur Vorlesung Statistik II (Inferenzstatistik) im B.Sc. Psychologie. Im Tutorium besprechen wir die Lösungen zu den Übungsaufgaben aus der Vorlesung und ihr dürft uns alle eure Fragen stellen :).

Wir freuen uns auf die Zeit mit euch!

Eure Tutor*innen

Diese Vorlesung ist die Fortsetzung der Vorlesung Statistik 1 aus dem Wintersemester, in der wir uns mit den Grundlagen der deskriptiven Statistik (auch: beschreibende Statistik) auseinandergesetzt haben. Im Sommersemester beschäftigen wir uns mit Fragen der schließenden Statistik (auch: Inferenzstatistik), also mit statistischen Schätz- und Testverfahren. Warum ist Inferenzstatistik so wichtig, um Befunde quantitativer Forschung verstehen, hinterfragen und selbst kreieren zu können? Was ist ein sogenanntes "Konfidenzintervall" und was bedeutet eigentlich "statistisch signifikant"? Wie groß muss eine Stichprobe sein, um auf deren Basis "sichere" Aussagen treffen zu können? Wie sind Ergebnisse multivariater Regressionsanalysen zu interpretieren? Die Veranstaltung wird mit einer Klausur abgeschlossen und wird wieder durch Tutorien begleitet. Die Termine der Tutorien werden in der ersten Sitzung bekannt gegeben, in der auch die Verteilung auf die Tutorien stattfinden wird.

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Ob es die ansprechende und ausdrucksstarke Präsentation von Zahlen ist, die Prognose von Entwicklung auf Basis erhobener Daten oder die Ermittlung des Marketingerfolges – nicht nur, aber gerade auch im Umfeld von Start-Ups sind grundlegende Kenntnisse ökonometrischer und statistischer Verfahren eine wesentliche Voraussetzung für eine erfolgreiche unternehmerische Tätigkeit.

In der Veranstaltung werden auf leicht zugängliche Art und Weise die notwendigen Grundlagen vermittelt, um Daten einerseits zielorientiert visualisieren zu können und andererseits notwendige Methoden und Verfahren problemorientiert einsetzen zu können, um so Zusammenhänge zu erkennen und auszudrücken. Dabei liegt der Schwerpunkt nicht in der Mathematik, sondern in der praktischen Anwendbarkeit und Interpretation der Ergebnisse der eingesetzten Methoden.

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Der Kurs bietet einen Einstieg in die Arbeit mit der jeweils aktuellen Version des Statistikpakets SPSS. Im Vordergrund stehen dabei die Eingabe und Aufbereitung von Daten, sowie einfache statistische Verfahren. Der Kurs soll Berührungsängste vor statistischer Software abbauen und die Grundlage für die statistische Arbeit im weiteren Studienverlauf bilden.

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Das Münster-Barometer kann entweder als Seminar (diese Veranstaltung) oder als Praktikum bei Nina Wild belegt werden. Als Seminar steht beim Münster-Barometer der Praxisbezug im Fokus, indem die bisher im Studium erlangten theoretischen Kenntnisse der empirischen Sozialforschung in einem konkreten sozialwissenschaftlichen Projekt angewandt und hinterfragt werden. Die Teilnehmer*innen sind dabei aktiv bei der Durchführung eines konkreten Drittmittelprojekts eingebunden, das mittels einer Bevölkerungsbefragung die Meinung in Münster zu aktuellen gesellschaftlichen und politischen Themen wie Wohnungsnot, Flüchtlingspolitik oder gesellschaftliches Engagement erhebt, sich aber auch mit sozialwissenschaftlichen und methodischen Fragestellungen wie z.B. Sozialraummodelle oder Non-Response auseinandersetzt. Im Laufe des Seminars werden verschiedene Techniken der empirischen Sozialforschung in der Praxis angewandt: Fragebogenentwicklung, Programmierung einer Dateneingabemaske bzw. eines Online-Fragebogens, Durchführung von Interviews, Datenerfassung, Auswertung mit SPSS und die Aufbereitung der Ergebnisse mittels Grafikprogramme. Vorkenntnisse (vor allem im statistischen Bereich) sind nicht unbedingt erforderlich, es ist aber sinnvoll, zuvor die grundlegenden Statistik- und Methodenkurse besucht zu haben. Das Münster-Barometer ist als Blockseminar konzipiert und findet wochentags im Zeitraum zwischen dem 19. Februar und dem 15. März 2024 statt. Weitere Informationen und ein detaillierter Verlaufsplan finden sich unter https://www.uni-muenster.de/imperia/md/content/soziologie/bema/verlaufsplan_2024-1.pdf. Eine Anmeldung ist bis Anfang Februar 2024 direkt bei Marko Heyse möglich: heyse@uni-muenster.de

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Dieses Seminar zielt darauf ab, den Studierenden das Potenzial quantitativer Datenerhebungs- und Datenauswertungsverfahren für die Beantwortung politikwissenschaftlicher Fragestellungen zu vermitteln. Inhaltlich geht es dabei um die Messung, Erklärung und Wirkungsweise von Euroskeptizismus, d.h. von politischen Einstellungen oder Programmen, die sich gegen die Idee der europäischen Integration richten oder grundlegende Elemente der Europäischen Union ablehnen.

Im ersten Teil des Seminars wenden wir uns den einzelnen Aspekten der Messung von Euroskeptizismus zu. Auf Grundlage wissenschaftlicher Forschungsliteratur werden unterschiedliche Ansätze zur empirischen Erfassung von individuellen Einstellungen zur europäischen Integration sowie von Elitenpositionen gegenüber der EU diskutiert.

Im zweiten Teil werden die Studierenden in Kleingruppen eingeteilt. Jede Gruppe erhält eine wissenschaftliche Fragestellung, zu der sie ein Forschungsdesign entwerfen und kritisch reflektieren soll. Die Gruppen erhalten Zeit, um an diesen Forschungsdesigns zu arbeiten und dieses dann auch schriftlich auszuarbeiten (ca. 6.000 Wörter). Nach dieser eigenständigen Gruppenarbeitsphase werden die Forschungsdesigns in zwei Sitzungen präsentiert und diskutiert. Dabei werden die Designs jeder Gruppe jeweils von einer anderen Gruppe vorgestellt und kommentiert. Nach diesen Präsentationen haben die Gruppen noch einmal Zeit, ihre Designs zu überarbeiten. Sie müssen schließlich schriftlich eingereicht werden und bilden dann die benotete Teilprüfungsleistung des Seminars für die Modulabschlussprüfung.

Voraussetzungen für die erfolgreiche Teilnahme an diesem Seminar sind die aktive Beteiligung an den Sitzungen, die Mitarbeit an einer der Forschungsdesign-Teams sowie die Präsentation und Kommentierung eines Forschungsdesigns einer anderen Gruppe. Die benotete Prüfungsleitung besteht in einer Modulabschlussprüfung, die in den jeweiligen Seminaren einzeln erbracht wird. Die Teilprüfungsleistung dieses Seminars bildet das schriftlich ausgearbeitete Forschungsdesign der Gruppen im Umfang von ca. 6.000 Wörtern.

Einführende Literatur

Diaz-Bone, Rainer, 2012: Statistik für Soziologen. 2. Auflage. Stuttgart: Universitätsverlag Konstanz/UTB.

Marks, Gary/Marco R. Steenbergen (Hrsg.), 2004: European Integration and Political Conflict. Cambridge: Cambridge University Press.

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Die Vorlesung behandelt neuere statistische Verfahren zur Analyse komplexer psychologische Daten. Behandelt wird zunächst das lineare Modell inkl. einfache und multiple Regression, kategoriale Regression (z.B. Varianzanalysen), Kovarianzanalyse und regularisierende Regressionen. Danach lernen wir verallgemeinerte lineare Modelle wie die logistische Regression und die Poisson Regression kennen. Schließlich werden wir uns mit gemischten linearen Modellen (auch Multilevel-Modelle) zur Analyse hierarchischer Daten beschäftigen. Die praktische Umsetzung der Verfahren wird in den Seminaren zur Vorlesung mit der Statistik-Software R eingeübt. Darüber hinaus werden regelmäßig Übungsaufgaben verteilt. Die Lösung dieser Übungsaufgaben sowie die Beantwortung von Fragen zur Vorlesung sind Gegenstand wöchentlich stattfindender Tutorien.