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Module
Statistik Grundlagen

Statistik Grundlagen

Nummer
stagl
ECTS
3.0
Anspruchsniveau
basic
Inhaltsübersicht

Die in der Statistik vermittelten Konzepte ermöglichen eine Analyse von Datenmaterial, wie sie z.B. bei Messungen auftreten. In der Wahrscheinlichkeitstheorie werden die wichtigsten Verteilungen eingeführt um Aussagen über Zufallsprozesse machen zu können. Mit der Hilfe von verschiedenen Schätzfunktionen erhält man die Möglichkeit Vermutungen über eine Grundgesamtheit anhand von Stichprobendaten zu prüfen.

  • Deskriptive Statistik
  • Elementare Wahrscheinlichkeitsrechnung
  • Bedingte Wahrscheinlichkeit
  • Diskrete und kontinuierliche Verteilungsfunktionen
  • Schätzen von Parametern
  • Testen von Hypothesen
  • Regression und Korrelation
Lernziele
  • Die Studierenden können mittels der wichtigsten statistischen Kenngrössen Datensätze analysieren und visualisieren.
  • Die Studierenden kennen den axiomatischen Aufbau der Wahrscheinlichkeitsrechnung und können mit Hilfe von Abzähltechniken und relativen Häufigkeiten Wahrscheinlichkeiten von Ereignissen eines Zufallsexperiments bestimmen.
  • Die Studierenden kennen das Prinzip von Zufallsvariablen und können dieses zur Modellierung einsetzen. Sie kennen den Begriff des Erwartungswertes und der Varianz und können diese berechnen und interpretieren. Sie kennen die wichtigsten Verteilungen und wissen welche Vorgänge damit modelliert werden können.
  • Die Studierenden können auf Grund von Stichproben Aussagen über die Parameter der Grundgesamtheit machen. Sie können zu Schätzungen von Parametern Vertrauensintervalle bestimmen und die Signifikanz beurteilen.
  • Die Studierenden können Hypothesen über die Grundgesamtheit so formulieren, dass diese mit Stichprobendaten überprüft werden können. Die Studierenden kennen wichtige statistische Testverfahren und können diese anwenden.
  • Die Studierenden können mit Hilfe der Korrelations- und Regressionsanalyse den Zusammenhang zwischen zwei Variablen untersuchen und beschreiben.
  • Die Studierenden können die behandelten Methoden mit einem Tool (Excel) umsetzen.
Empfohlene Vorkenntnisse
magl
Leistungsbewertung
MSP
(Englische Version)

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