Datenanalyse,

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)

• 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.

• Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik (wst)