Datenanalyse

Nummer

dan

ECTS

3.0

Anspruchsniveau

intermediate

Inhaltsübersicht

In diesem Modul werden die Methoden aus dem Modul Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik ausgebaut und Werkzeuge der statistischen Datenanalyse für den Praxiseinsatz bereitgestellt.

Ausreisserprobleme
Versuchsplanung
Varianzanalyse
Methode der kleinsten Quadrate
Zeitreihen (Trend- und Saisonzerlegung, Prognose)
Harmonische Analyse (DFT, FFT)

Lernziele

Die Studierenden kennen die wichtigsten Techniken, um Daten zu erheben, zu beschreiben und darzustellen.
Die Studierenden verstehen die Grundidee von Wahrscheinlichkeitsmodellen und kennen die wichtigsten Methoden, um mathematische Schlüsse daraus abzuleiten.
Die Studierenden kennen die Grundbegriffe der analytischen Statistik (Schätzungen, Tests, Vertrauensintervalle) und können verschiedene Methoden auf typische Aufgaben aus der Technik anwenden.
Die Studierenden kennen weitere nützliche Verfahren aus der statistischen Datenanalyse (Überprüfung von Voraussetzungen, Varianzanalyse, Zeitreihen, Spektral-Analyse). Sie können zu vorliegenden Daten die Eignung entsprechender Modelle beurteilen
Die Studierenden können die im Modul behandelten Inhalte auch mit Hilfe eines Tools wie Python (oder Excel) praktisch anwenden.

Empfohlene Vorkenntnisse

Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik (wst)

Leistungsbewertung

Erfahrungsnote und MSP schriftlich