Merge branch 'master' of raven.am28.uni-tuebingen.de:scientificComputing

likelihood/lecture/likelihood.tex

@@ -1,11 +1,11 @@
 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
-\chapter{\tr{Maximum likelihood estimation}{Maximum-Likelihood Methode}}
+\chapter{\tr{Maximum likelihood estimation}{Maximum-Likelihood-Sch\"atzer}}
 
 In vielen Situationen wollen wir einen oder mehrere Parameter $\theta$
 einer Wahrscheinlichkeitsverteilung sch\"atzen, so dass die Verteilung
-die Daten $x_1, x_2, \ldots x_n$ am besten beschreibt. Bei der
+die Daten $x_1, x_2, \ldots x_n$ am besten beschreibt. 
-Maximum-Likelihood-Methode w\"ahlen wir die Parameter so, dass die
+Maximum-Likelihood-Sch\"atzer w\"ahlen wir die Parameter so, dass die
 Wahrscheinlichkeit, dass die Daten aus der Verteilung stammen, am
 gr\"o{\ss}ten ist.
 
@@ -89,7 +89,7 @@ nach dem Parameter $\theta$ und setzen diese gleich Null:
   \Leftrightarrow \quad n \theta & = & \sum_{i=1}^n x_i \\
   \Leftrightarrow \quad \theta & = & \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n x_i
 \end{eqnarray*}
-Der Maximum-Likelihood-Estimator ist das arithmetische Mittel der Daten. D.h.
+Der Maximum-Likelihood-Sch\"atzer ist das arithmetische Mittel der Daten. D.h.
 das arithmetische Mittel maximiert die Wahrscheinlichkeit, dass die Daten aus einer
 Normalverteilung mit diesem Mittelwert gezogen worden sind.
 
@@ -106,7 +106,7 @@ Normalverteilung mit diesem Mittelwert gezogen worden sind.
 
 
 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
-\section{Kurvenfit als Maximum Likelihood Estimation}
+\section{Kurvenfit als Maximum-Likelihood Sch\"atzung}
 Beim Kurvenfit soll eine Funktion $f(x;\theta)$ mit den Parametern
 $\theta$ an die Datenpaare $(x_i|y_i)$ durch Anpassung der Parameter
 $\theta$ gefittet werden. Wenn wir annehmen, dass die $y_i$ um die
@@ -132,18 +132,22 @@ Maximum weggelassen werden.
 Anstatt nach dem Maximum zu suchen, k\"onnen wir auch das Vorzeichen der Log-Likelihood
 umdrehen und nach dem Minimum suchen. Dabei k\"onnen wir auch den Faktor $1/2$ vor der Summe vernachl\"assigen --- auch das \"andert nichts an der Position des Minimums.
 \begin{equation}
+  \label{chisqmin}
   \theta_{mle} = \text{argmin}_{\theta} \; \sum_{i=1}^n \left( \frac{y_i-f(x_i;\theta)}{\sigma_i} \right)^2 \;\; = \;\; \text{argmin}_{\theta} \; \chi^2
 \end{equation}
-Die Summer der quadratischen Abst\"ande normiert auf die jeweiligen
+Die Summe der quadratischen Abst\"ande normiert auf die jeweiligen
 Standardabweichungen wird auch mit $\chi^2$ bezeichnet. Der Wert des
 Parameters $\theta$ welcher den quadratischen Abstand minimiert ist
 also identisch mit der Maximierung der Wahrscheinlichkeit, dass die
 Daten tats\"achlich aus der Funktion stammen k\"onnen. Minimierung des
-$\chi^2$ ist also ein Maximum-Likelihood Estimate.
+$\chi^2$ ist also eine Maximum-Likelihood Sch\"atzung. Aber nur, wenn
+die Daten normalverteilt um die Funktion streuen! Bei anderen
+Verteilungen m\"usste man die Log-Likelihood entsprechend
+\eqnref{loglikelihood} ausrechnen und maximieren.
 
 \begin{figure}[t]
   \includegraphics[width=1\textwidth]{mlepropline}
-  \caption{\label{mleproplinefig} Maximum Likelihood Estimation der
+  \caption{\label{mleproplinefig} Maximum-Likelihood Sch\"atzung der
     Steigung einer Ursprungsgeraden.}
 \end{figure}
 
@@ -186,12 +190,13 @@ Abstands an ein Histogram der Daten zu fitten. Das ist aber aus
 folgenden Gr\"unden nicht die Methode der Wahl: (i)
 Wahrscheinlichkeitsdichten k\"onnen nur positiv sein. Darum k\"onnen
 insbesondere bei kleinen Werten die Daten nicht symmetrisch streuen,
-wie es normalverteilte Daten machen sollten. (ii) Die Datenwerte sind
+wie es bei normalverteilte Daten der Fall ist. (ii) Die Datenwerte
-nicht unabh\"angig, da das normierte Histogram sich zu Eins
+sind nicht unabh\"angig, da das normierte Histogram sich zu Eins
-aufintegriert. Die beiden Annahmen normalverteilte und unabh\"angige Daten
+aufintegriert. Die beiden Annahmen normalverteilte und unabh\"angige
-die die Minimierung des quadratischen Abstands zu einem Maximum
+Daten, die die Minimierung des quadratischen Abstands
-Likelihood Estimator machen sind also verletzt. (iii) Das Histgramm
+\eqnref{chisqmin} zu einem Maximum-Likelihood Sch\"atzer machen, sind
-h\"angt von der Wahl der Klassenbreite ab.
+also verletzt. (iii) Das Histgramm h\"angt von der Wahl der
+Klassenbreite ab.
 
 Den direkten Weg, eine Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion an ein
 Datenset zu fitten, haben wir oben schon bei dem Beispiel zur
@@ -204,9 +209,11 @@ z.B. dem Gradientenabstieg, gel\"ost wird.
 
 \begin{figure}[t]
   \includegraphics[width=1\textwidth]{mlepdf}
-  \caption{\label{mlepdffig} Maximum Likelihood Estimation einer
+  \caption{\label{mlepdffig} Maximum-Likelihood Sch\"atzung einer
-    Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion. Links: die 100 Datenpunkte, die aus der Gammaverteilung
+    Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion. Links: die 100 Datenpunkte, die
-    2. Ordnung (rot) gezogen worden sind. Der Maximum-Likelihood-Fit ist orange dargestellt.
+    aus der Gammaverteilung 2. Ordnung (rot) gezogen worden sind. Der
-    Rechts: das normierte Histogramm der Daten zusammen mit der \"uber Minimierung
+    Maximum-Likelihood-Fit ist orange dargestellt.  Rechts: das
-    des quadratischen Abstands zum Histogramm berechneten Fits ist potentiell schlechter.}
+    normierte Histogramm der Daten zusammen mit der \"uber Minimierung
+    des quadratischen Abstands zum Histogramm berechneten Fits ist
+    potentiell schlechter.}
 \end{figure}

pointprocesses/lecture/pointprocesses-chapter.tex

@@ -0,0 +1,225 @@
+\documentclass[12pt]{report}
+
+%%%%% title %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+\title{\tr{Introduction to Scientific Computing}{Einf\"uhrung in die wissenschaftliche Datenverarbeitung}}
+\author{Jan Benda\\Abteilung Neuroethologie\\[2ex]\includegraphics[width=0.3\textwidth]{UT_WBMW_Rot_RGB}}
+\date{WS 15/16}
+
+%%%% language %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+% \newcommand{\tr}[2]{#1}  % en
+% \usepackage[english]{babel}
+\newcommand{\tr}[2]{#2}  % de
+\usepackage[german]{babel}
+
+%%%%% packages %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+\usepackage{pslatex}   % nice font for pdf file
+\usepackage[breaklinks=true,bookmarks=true,bookmarksopen=true,pdfpagemode=UseNone,pdfstartview=FitH,colorlinks=true,citecolor=blue]{hyperref}
+
+%%%% layout %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+\usepackage[left=25mm,right=25mm,top=20mm,bottom=30mm]{geometry}
+\setcounter{tocdepth}{1}
+
+%%%%% section style %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+\usepackage[sf,bf,it,big,clearempty]{titlesec}
+\setcounter{secnumdepth}{1}
+
+
+%%%%% units %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+\usepackage[mediumspace,mediumqspace,Gray]{SIunits}      % \ohm, \micro
+ 
+
+%%%%% figures %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+\usepackage{graphicx}
+\usepackage{xcolor}
+\pagecolor{white}
+
+\newcommand{\ruler}{\par\noindent\setlength{\unitlength}{1mm}\begin{picture}(0,6)%
+  \put(0,4){\line(1,0){170}}%
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+% figures:
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+\newcommand{\texpicture}[1]{{\sffamily\footnotesize\input{#1.tex}}}
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+\newcommand{\figlabel}[1]{\textsf{\textbf{\large \uppercase{#1}}}}
+
+% maximum number of floats:
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+
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+\makeatletter
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+
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+\newcommand{\topfigrule}{\vspace*{10pt}{\hrule height0.4pt}\vspace*{-10.4pt}}
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+% captions:
+\usepackage[format=plain,singlelinecheck=off,labelfont=bf,font={small,sf}]{caption}
+
+% put caption on separate float:
+\newcommand{\breakfloat}{\end{figure}\begin{figure}[t]}
+
+% references to panels of a figure within the caption:
+\newcommand{\figitem}[1]{\textsf{\bfseries\uppercase{#1}}}
+% references to figures:
+\newcommand{\panel}[1]{\textsf{\uppercase{#1}}}
+\newcommand{\fref}[1]{\textup{\ref{#1}}}
+\newcommand{\subfref}[2]{\textup{\ref{#1}}\,\panel{#2}}
+% references to figures in normal text:
+\newcommand{\fig}{Fig.}
+\newcommand{\Fig}{Figure}
+\newcommand{\figs}{Figs.}
+\newcommand{\Figs}{Figures}
+\newcommand{\figref}[1]{\fig~\fref{#1}}
+\newcommand{\Figref}[1]{\Fig~\fref{#1}}
+\newcommand{\figsref}[1]{\figs~\fref{#1}}
+\newcommand{\Figsref}[1]{\Figs~\fref{#1}}
+\newcommand{\subfigref}[2]{\fig~\subfref{#1}{#2}}
+\newcommand{\Subfigref}[2]{\Fig~\subfref{#1}{#2}}
+\newcommand{\subfigsref}[2]{\figs~\subfref{#1}{#2}}
+\newcommand{\Subfigsref}[2]{\Figs~\subfref{#1}{#2}}
+% references to figures within bracketed text:
+\newcommand{\figb}{Fig.}
+\newcommand{\figsb}{Figs.}
+\newcommand{\figrefb}[1]{\figb~\fref{#1}}
+\newcommand{\figsrefb}[1]{\figsb~\fref{#1}}
+\newcommand{\subfigrefb}[2]{\figb~\subfref{#1}{#2}}
+\newcommand{\subfigsrefb}[2]{\figsb~\subfref{#1}{#2}}
+
+% references to tables:
+\newcommand{\tref}[1]{\textup{\ref{#1}}}
+% references to tables in normal text:
+\newcommand{\tab}{Tab.}
+\newcommand{\Tab}{Table}
+\newcommand{\tabs}{Tabs.}
+\newcommand{\Tabs}{Tables}
+\newcommand{\tabref}[1]{\tab~\tref{#1}}
+\newcommand{\Tabref}[1]{\Tab~\tref{#1}}
+\newcommand{\tabsref}[1]{\tabs~\tref{#1}}
+\newcommand{\Tabsref}[1]{\Tabs~\tref{#1}}
+% references to tables within bracketed text:
+\newcommand{\tabb}{Tab.}
+\newcommand{\tabsb}{Tab.}
+\newcommand{\tabrefb}[1]{\tabb~\tref{#1}}
+\newcommand{\tabsrefb}[1]{\tabsb~\tref{#1}}
+
+
+%%%%% equation references %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+%\newcommand{\eqref}[1]{(\ref{#1})}
+\newcommand{\eqn}{\tr{Eq}{Gl}.}
+\newcommand{\Eqn}{\tr{Eq}{Gl}.}
+\newcommand{\eqns}{\tr{Eqs}{Gln}.}
+\newcommand{\Eqns}{\tr{Eqs}{Gln}.}
+\newcommand{\eqnref}[1]{\eqn~\eqref{#1}}
+\newcommand{\Eqnref}[1]{\Eqn~\eqref{#1}}
+\newcommand{\eqnsref}[1]{\eqns~\eqref{#1}}
+\newcommand{\Eqnsref}[1]{\Eqns~\eqref{#1}}
+
+
+%%%%% listings %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+\usepackage{listings}
+\lstset{
+  inputpath=../code,
+  basicstyle=\ttfamily\footnotesize,
+  numbers=left,
+  showstringspaces=false,
+  language=Matlab,
+  commentstyle=\itshape\color{darkgray},
+  keywordstyle=\color{blue},
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+  breaklines=true,
+  breakautoindent=true,
+  columns=flexible,
+  frame=single,
+  caption={\protect\filename@parse{\lstname}\protect\filename@base},
+  captionpos=t,
+  xleftmargin=1em,
+  xrightmargin=1em,
+  aboveskip=10pt
+}
+
+%%%%% math stuff: %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{bm} 
+\usepackage{dsfont}
+\newcommand{\naZ}{\mathds{N}}
+\newcommand{\gaZ}{\mathds{Z}}
+\newcommand{\raZ}{\mathds{Q}}
+\newcommand{\reZ}{\mathds{R}}
+\newcommand{\reZp}{\mathds{R^+}}
+\newcommand{\reZpN}{\mathds{R^+_0}}
+\newcommand{\koZ}{\mathds{C}}
+
+
+%%%%% structure: %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+\usepackage{ifthen}
+
+\newcommand{\code}[1]{\texttt{#1}}
+
+\newcommand{\source}[1]{    
+  \begin{flushright}
+    \color{gray}\scriptsize \url{#1}
+  \end{flushright}
+}
+
+\newenvironment{definition}[1][]{\medskip\noindent\textbf{Definition}\ifthenelse{\equal{#1}{}}{}{ #1}:\newline}%
+  {\medskip}
+
+\newcounter{maxexercise} 
+\setcounter{maxexercise}{9}  % show listings up to exercise maxexercise
+\newcounter{theexercise} 
+\setcounter{theexercise}{1}
+\newenvironment{exercise}[1][]{\medskip\noindent\textbf{\tr{Exercise}{\"Ubung}
+  \arabic{theexercise}:}\newline \newcommand{\exercisesource}{#1}}%
+  {\ifthenelse{\equal{\exercisesource}{}}{}{\ifthenelse{\value{theexercise}>\value{maxexercise}}{}{\medskip\lstinputlisting{\exercisesource}}}\medskip\stepcounter{theexercise}}
+
+\graphicspath{{figures/}}
+
+
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+\begin{document} 
+
+\include{pointprocesses}
+
+\end{document}

pointprocesses/lecture/pointprocesses.tex

@@ -10,11 +10,14 @@
     werden kann. }
 \end{figure}
 
-Ein zeitlicher Punktprozess ist ein stochastischer Prozess der eine Abfolge von Ereignissen zu den Zeiten $\{t_i\}$, $t_i \in \reZ$ generiert.
+Ein zeitlicher Punktprozess ist ein stochastischer Prozess, der eine
-
+Abfolge von Ereignissen zu den Zeiten $\{t_i\}$, $t_i \in \reZ$,
-Jeder Punktprozess wird durch einen sich in der Zeit kontinuierlichen
+generiert.
-entwickelnden Prozess generiert. Wann immer dieser Prozess eine Schwelle \"uberschreitet
+
-wird ein Ereigniss des Punktprozesses erzeugt. Zum Beispiel:
+Jeder Punktprozess wird durch einen sich in der Zeit kontinuierlich
+entwickelnden Prozess generiert. Wann immer dieser Prozess eine
+Schwelle \"uberschreitet wird ein Ereigniss des Punktprozesses
+erzeugt. Zum Beispiel:
 \begin{itemize}
 \item Aktionspotentiale/Herzschlag: wird durch die Dynamik des
   Membranpotentials eines Neurons/Herzzelle erzeugt.
@@ -22,7 +25,7 @@ wird ein Ereigniss des Punktprozesses erzeugt. Zum Beispiel:
   tektonischen Platten auf beiden Seiten einer geologischen Verwerfung
   erzeugt.
 \item Zeitpunkt eines Grillen/Frosch/Vogelgesangs: wird durch die
-  Dynamic des Nervensystems und des Muskelapparates erzeugt.
+  Dynamik des Nervensystems und des Muskelapparates erzeugt.
 \end{itemize}
 
 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 

pointprocesses/lecture/pointprocessscetchA.eps

@@ -1,7 +1,7 @@
 %!PS-Adobe-2.0 EPSF-2.0
 %%Title: pointprocessscetchA.tex
 %%Creator: gnuplot 4.6 patchlevel 4
-%%CreationDate: Sun Oct 25 21:47:09 2015
+%%CreationDate: Mon Oct 26 09:31:15 2015
 %%DocumentFonts: 
 %%BoundingBox: 50 50 373 135
 %%EndComments
@@ -430,10 +430,10 @@ SDict begin [
   /Title (pointprocessscetchA.tex)
   /Subject (gnuplot plot)
   /Creator (gnuplot 4.6 patchlevel 4)
-  /Author (jan)
+  /Author (benda)
 %  /Producer (gnuplot)
 %  /Keywords ()
-  /CreationDate (Sun Oct 25 21:47:09 2015)
+  /CreationDate (Mon Oct 26 09:31:15 2015)
   /DOCINFO pdfmark
 end
 } ifelse

pointprocesses/lecture/pointprocessscetchB.eps

@@ -1,7 +1,7 @@
 %!PS-Adobe-2.0 EPSF-2.0
 %%Title: pointprocessscetchB.tex
 %%Creator: gnuplot 4.6 patchlevel 4
-%%CreationDate: Sun Oct 25 21:47:09 2015
+%%CreationDate: Mon Oct 26 09:31:16 2015
 %%DocumentFonts: 
 %%BoundingBox: 50 50 373 237
 %%EndComments
@@ -430,10 +430,10 @@ SDict begin [
   /Title (pointprocessscetchB.tex)
   /Subject (gnuplot plot)
   /Creator (gnuplot 4.6 patchlevel 4)
-  /Author (jan)
+  /Author (benda)
 %  /Producer (gnuplot)
 %  /Keywords ()
-  /CreationDate (Sun Oct 25 21:47:09 2015)
+  /CreationDate (Mon Oct 26 09:31:16 2015)
   /DOCINFO pdfmark
 end
 } ifelse

scientificcomputing-script.tex

@@ -236,6 +236,6 @@
 
 \renewcommand{\codepath}{pointprocesses/code/}
 \renewcommand{\texinputpath}{pointprocesses/lecture/}
-\include{pointprocesses/lecture/pointprocesses}
+%\include{pointprocesses/lecture/pointprocesses}
 
 \end{document}

statistics/exercises/mlestd.m

@@ -27,4 +27,4 @@ subplot(1, 2, 2);
 plot(psigs, loglm);
 xlabel('standard deviation')
 ylabel('log likelihood')
-savefigpdf(gcf, 'mlestd.pdf', 12, 5);
+savefigpdf(gcf, 'mlestd.pdf', 15, 5);

statistics/exercises/statistics04.tex

@@ -113,8 +113,10 @@ Absch\"atzung der Standardabweichung verdeutlichen.
 \continue
 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
 \question \qt{Maximum-Likelihood-Sch\"atzer einer Ursprungsgeraden} 
-In der Vorlesung haben wir eine Gleichung f\"ur die Maximum-Likelihood
+In der Vorlesung haben wir folgende Formel f\"ur die Maximum-Likelihood
-Absch\"atzung der Steigung einer Ursprungsgeraden hergeleitet.
+Absch\"atzung der Steigung $\theta$ einer Ursprungsgeraden durch $n$ Datenpunkte $(x_i|y_i)$ mit Standardabweichung $\sigma_i$ hergeleitet:
+\[\theta = \frac{\sum_{i=1}^n \frac{x_iy_i}{\sigma_i^2}}{ \sum_{i=1}^n
+  \frac{x_i^2}{\sigma_i^2}} \]
 \begin{parts}
   \part \label{mleslopefunc} Schreibe eine Funktion, die in einem $x$ und einem
   $y$ Vektor die Datenpaare \"uberreicht bekommt und die Steigung der
@@ -146,13 +148,12 @@ nicht so einfach wie der Mittelwert und die Standardabweichung einer
 Normalverteilung direkt aus den Daten berechnet werden k\"onnen. Solche Parameter
 m\"ussen dann aus den Daten mit der Maximum-Likelihood-Methode gefittet werden.
 
-Um dies zu veranschaulichen ziehen wir uns diesmal Zufallszahlen, die nicht einer
+Um dies zu veranschaulichen ziehen wir uns diesmal nicht normalverteilte Zufallszahlen, sondern Zufallszahlen aus der Gamma-Verteilung.
-Normalverteilung entstammen, sonder aus der Gamma-Verteilung.
 \begin{parts}
   \part
-  Finde heraus welche Funktion die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion
+  Finde heraus welche \code{matlab} Funktion die
-  (probability density function) der Gamma-Verteilung in \code{matlab}
+  Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (probability density function) der
-  berechnet.
+  Gamma-Verteilung berechnet.
 
   \part
   Plotte mit Hilfe dieser Funktion die  Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion
@@ -169,17 +170,17 @@ Normalverteilung entstammen, sonder aus der Gamma-Verteilung.
 
   \part
   Finde heraus mit welcher \code{matlab}-Funktion eine beliebige
-  Verteilung (``distribution'') und die Gammaverteilung an die
+  Verteilung (``distribution'') an die Zufallszahlen nach der
-  Zufallszahlen nach der Maximum-Likelihood Methode gefittet werden
+  Maximum-Likelihood Methode gefittet werden kann. Wie wird diese
-  kann.
+  Funktion benutzt, um die Gammaverteilung an die Daten zu fitten?
 
   \part
-  Bestimme mit dieser Funktion die Parameter der
+  Bestimme mit dieser Funktion die Parameter der Gammaverteilung aus
-  Gammaverteilung aus den Zufallszahlen. 
+  den Zufallszahlen.
 
   \part
-  Plotte anschlie{\ss}end
+  Plotte anschlie{\ss}end die Gammaverteilung mit den gefitteten
-  die Gammaverteilung mit den gefitteten Parametern.
+  Parametern.
 \end{parts}
 \begin{solution}
   \lstinputlisting{mlepdffit.m}

statistics/lecture/statistics-slides.tex

@@ -0,0 +1,133 @@
+\documentclass{beamer}
+
+%%%%% title %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+\title[]{Scientific Computing --- Statistics}
+\author[]{Jan Benda}
+\institute[]{Neuroethology}
+\date[]{WS 14/15}
+\titlegraphic{\includegraphics[width=0.3\textwidth]{UT_WBMW_Rot_RGB}}
+
+%%%%% beamer %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+\mode<presentation>
+{
+  \usetheme{Singapore}
+  \setbeamercovered{opaque}
+  \usecolortheme{tuebingen}
+  \setbeamertemplate{navigation symbols}{}
+  \usefonttheme{default}
+  \useoutertheme{infolines}
+  % \useoutertheme{miniframes}
+}
+
+%\AtBeginSection[]
+%{
+%  \begin{frame}<beamer>
+%    \begin{center}
+%      \Huge \insertsectionhead
+%    \end{center}
+%  \end{frame}
+%}
+
+\setbeamertemplate{blocks}[rounded][shadow=true]
+\setcounter{tocdepth}{1}
+
+%%%%% packages %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+\usepackage[english]{babel}
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{bm} 
+\usepackage{pslatex}   % nice font for pdf file
+%\usepackage{multimedia}
+
+\usepackage{dsfont}
+\newcommand{\naZ}{\mathds{N}}
+\newcommand{\gaZ}{\mathds{Z}}
+\newcommand{\raZ}{\mathds{Q}}
+\newcommand{\reZ}{\mathds{R}}
+\newcommand{\reZp}{\mathds{R^+}}
+\newcommand{\reZpN}{\mathds{R^+_0}}
+\newcommand{\koZ}{\mathds{C}}
+
+%%%% graphics %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+\usepackage{graphicx}
+\newcommand{\texpicture}[1]{{\sffamily\small\input{#1.tex}}}
+
+%%%%% listings %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+\usepackage{listings}
+\lstset{
+ basicstyle=\ttfamily,
+ numbers=left,
+ showstringspaces=false,
+ language=Matlab,
+ commentstyle=\itshape\color{darkgray},
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+ captionpos=b,
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+ xrightmargin=1em,
+ aboveskip=10pt
+ }
+
+\graphicspath{{figures/}}
+
+ 
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+\begin{document} 
+
+\begin{frame}[plain]
+  \frametitle{}
+  \vspace{-1cm}
+  \titlepage % erzeugt Titelseite
+\end{frame}
+
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+\begin{frame}
+  \frametitle{Content}
+  \tableofcontents
+\end{frame}
+
+
+\subsection{What is inferential statistics?}
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+\begin{frame}
+  \frametitle{sources of error in an experiment}
+  \begin{task}{Think about it for 2 min}
+    If you repeat a scientific experiment, why do you not get the same
+    result every time you repeat it?
+  \end{task}
+  \pause
+  \begin{itemize}
+  \item sampling error (a finite subset of the population of interest
+    is selected in each experiment)
+  \item nonsampling errors (e.g. noise, uncontrolled factors)
+  \end{itemize}
+\end{frame}
+
+% ----------------------------------------------------------
+\begin{frame}[fragile]
+\frametitle{statisticians are lazy}
+\Large
+\only<1>{
+  \begin{center}
+    \includegraphics[width=.8\linewidth]{2012-10-29_16-26-05_771.jpg}
+  \end{center}
+  \mycite{Larry Gonick, The Cartoon Guide to Statistics}
+}\pause
+\only<2>{
+  \begin{center}
+    \includegraphics[width=.8\linewidth]{2012-10-29_16-41-39_523.jpg}
+  \end{center}
+  \mycite{Larry Gonick, The Cartoon Guide to Statistics}
+}\pause
+\only<3>{
+  \begin{center}
+    \includegraphics[width=.8\linewidth]{2012-10-29_16-29-35_312.jpg}
+  \end{center}
+  \mycite{Larry Gonick, The Cartoon Guide to Statistics}
+}
+\end{frame}