Teaching

Die Statistikvorlesung in den Bachelorstudiengängen der Wirtschaftswissenschaften gibt eine allgemeine Übersicht über statistische Verfahren und ist die Grundlage für viele weiterführende Veranstaltungen.
In dieser Veranstaltung werden erste Einführungen zu tiefergehenden Inferenzansätzen und Modellierungstechniken angeschnitten. Dies beinhaltet sowohl einen Ausflug in die bayesianische Statistik und verschiedene Lernverfahren, als auch Modelleriungsansätze jenseits linearer Modelle, wie zum Beispiel Quantilregression.
In diesem Seminar werden wichtige Arbeiten aus dem Bereich der Geostatistik und der räumlichen Modellierung diskutiert. Die Veranstaltung richtet sich an Masterstudent*innen des Studiengangs Angewandte Statistik im 3. oder 4. Semester.
Diese Veranstaltung bietet eine Einführung in stochastische Prozesse und räumliche Statistik.

Diese Veranstaltung richtet sich an Masterstudent*innen des Masterstudiengangs Angewandte Statistik im 3. oder 4. Semester und behandelt verschiedene Themen aus dem Bereich der multivariaten Statistik
Diese Veranstaltung vermittelt unter anderem Inhalte aus den Feldern der generalisierten linearen Modellen, Verteilungsregression und nicht-parametrischer Regression und richtet sich and Studierende des Masterstudiengangs Angewandte Statistik.
In dieser Veranstaltung soll ein Einstieg in die Nutzung der Statistiksoftware R ermöglicht werden. Zunächst wird die grundlegende Bedienung und Nutzung der Software und ihrer Syntax beschrieben. Anschließend werden die Möglichkeiten der statistischen Analyse erläutert.
Die Studierenden erlernen grundlegenden Konzepte der deskriptiven, explorativen und induktiven Statistik. Sie können die den Verfahren zugrunde liegenden Annahmen kritisch hinterfragen und basierend auf dieser Einschätzung ein geeignetes Verfahren für eine gegebene Problemstellung auswählen und können die behandelten Verfahren in statistischer Software umsetzen, die erzielten Ergebnisse interpretieren und die Ergebnisse an Kooperationspartner kommunizieren.

Courses in the winter semester 2022/23

This course offers an introduction to more advanced inference approaches and modeling techniques. This includes an excursion to bayesian statistics, various methods from the field of statistical learning, as well as modeling approaches beyond linear models, such as quantile regression.
This seminar covers important works in the area of geostatistics and spatial modelling. The course is aimed at students of the master's program in Applied Statistics in the 3rd or 4th semester.
This course introduces stochastic processes and spatial statistics.

Courses in the summer semester 2022

The course is aimed at students of the master's program in Applied Statistics in the 3rd or 4th semester and introduces topics from the field of multivariate statistics.
This course deals with topics from the fields of generalized linear models, distributional regression as well as non-parametric regression and is aimed at students of the master's program in Applied Statistics.
The statistics course aimed at students of the faculty of business and economics provides a general overview of statistical procedures and lays the foundation for many advanced courses.

Courses in the winter semester 2021/22

This course offers an introduction to more advanced inference approaches and modeling techniques. This includes an excursion to bayesian statistics, various methods from the field of statistical learning, as well as modeling approaches beyond linear models, such as quantile regression.
The statistics course aimed at students of the faculty of business and economics provides a general overview of statistical procedures and lays the foundation for many advanced courses.
This seminar covers important works in the area of statistical boosting. The respective articles deal with the development of the first boosting-based classification algorithms as well as modern model-based gradient boosting methods. The course is aimed at students of the master's program in Applied Statistics in the 3rd or 4th semester.
This course introduces stochastic processes and spatial statistics.

past courses


  • Multivariate Statistics (SoSe 2021; Dozent: Dr. Benjamin Säfken, Dr. Manuel Carlan)
  • DATA Science II: Statistik (Bachelor (SoSe 2021; Dozent: Dr. Benjamin Säfken)
  • Current Topics in Applied Statistics (WiSe 2020/2021; Prof.Dr. Philipp Otto)
  • Statistik (Bachelor) (WiSe 2020/2021; Prof.Dr. Philipp Otto, Dr. Alexander Silbersdorff, Anne Berner, Markus Fülle)
  • DATA Science II: Statistik (Bachelor) (SoSe 2020; Prof.Dr. Philipp Otto)
  • Statistik (Bachelor)(SoSe 2020; Prof.Dr. Philipp Otto, Dr. Alexander Silbersdorff)