Lehrinhalte
Einführung: Begriffe, Konzepte, Klassifikation von Schätzverfahren;
Grundlagen: Vektor- und Matrixalgebra; Statistik: Varianzfortpflanzung, Hypothesentests;
Mathematische Beobachtungsmodelle (funktional und stochastisch): Gauß-Markov-Modell, Gauß-Helmert-Modell, Bedingte Beobachtungen;
Schätzungen nach der Methode der Kleinsten Quadrate sowie Beste Lineare Unverzerrte Schätzung (Optimalschätzung);
Gauß-Markov-Modell mit vollem sowie nicht-vollem Rang; Ausgleichung geodätischer Netze;
Bewertung von Parameterschätzergebnissen: Statistische Hypothesentests zu Beobachtungen und Parametern, Bereichsschätzung; Qualitätsmaße Genauigkeit und Zuverlässigkeit;Varianzkomponentenschätzung
Online-Angebote
Moodle
Einführung: Begriffe, Konzepte, Klassifikation von Schätzverfahren;
Grundlagen: Vektor- und Matrixalgebra; Statistik: Varianzfortpflanzung, Hypothesentests;
Mathematische Beobachtungsmodelle (funktional und stochastisch): Gauß-Markov-Modell, Gauß-Helmert-Modell, Bedingte Beobachtungen;
Schätzungen nach der Methode der Kleinsten Quadrate sowie Beste Lineare Unverzerrte Schätzung (Optimalschätzung);
Gauß-Markov-Modell mit vollem sowie nicht-vollem Rang; Ausgleichung geodätischer Netze;
Bewertung von Parameterschätzergebnissen: Statistische Hypothesentests zu Beobachtungen und Parametern, Bereichsschätzung; Qualitätsmaße Genauigkeit und Zuverlässigkeit;Varianzkomponentenschätzung
Online-Angebote
Moodle
- Lehrende: Stefan Leinen
Semester: SoSe 2023