Modulbeschreibung
Statistische Datenanalyse
Kürzel:
M_StatDA
Durchführungszeitraum:
nicht durchgeführt
ECTS-Punkte:
2
Lernziele:
- Daten aus Erhebungen und Experimenten statistisch auswerten
- Kennziffern und Parameter schätzen
- statistische Hypothesen formulieren und testen
- statistische Erhebungen planen
- Wahrscheinlichkeitsexperimente simulieren
Verantwortliche Person:
Prof. Dr. Himmelmann Lin
Standort (angeboten):
Rapperswil-Jona
Skriptablage:
Modultyp:
Standard-Modul für Erneuerbare Energien und Umwelttechnik STD_10(Empfohlenes Semester: 4)
Standard-Modul für Erneuerbare Energien und Umwelttechnik STD_14(Empfohlenes Semester: 4)
Standard-Modul für Erneuerbare Energien und Umwelttechnik STD_21(Empfohlenes Semester: 4)
Standard-Modul für Erneuerbare Energien und Umwelttechnik STD_24(Empfohlenes Semester: 4)
ECTS-Punkte pro Kategorie
Mathematik / 2 Punkte
Spezialkategorie: Grundlagen EEU, Vertiefung ET, Vertiefung UT, Mathematik, Naturwissenschaften / 2 Punkte
Mathematik / 2 Punkte
Spezialkategorie: Grundlagen EEU, Vertiefung ET, Vertiefung UT, Mathematik, Naturwissenschaften / 2 Punkte
Mathematik / 2 Punkte
Spezialkategorie: Grundlagen EEU, Vertiefung ET, Vertiefung UT, Mathematik, Naturwissenschaften / 2 Punkte
Modulbewertung
Bewertungsart:
Note von 1 - 6
Leistungsbewertung
Während der Prüfungssession:
Schriftliche Prüfung, 60 Minuten
Gewichtung:
schriftliche Prüfung: 100%
Bemerkungen:
Hilfsmittel: gemäss Angaben des Dozenten
Kurse in diesem Modul
Statistische Datenanalyse
Kürzel:
StatDA
Semester:
1
Lernziele:
Die Studierenden
- verstehen statistische Konzepte der Datenverarbeitung (Stichproben, Kennzahlen, ...)
- können Parameter schätzen
- können statistische Tests für praktische Problemstellungen auswählen, durchführen und die Resultate interpretieren
- können Daten und experimentelle Resultate aus unterschiedlichen Fachrichtungen adäquat statistisch interpretieren und Fehlinterpretationen erkennen bzw. vermeiden
- können statistische Resultate und Zusammenhänge korrekt formulieren
Plan und Lerninhalt:
- Empirische Verteilung einer Stichprobe
- Normalverteilung schätzen und Wahrscheinlichkeiten berechnen
- Konfidenzintervalle für Erwartungswert, Standardabweichung und Anteil bestimmen
- Ein- und zweiseitige Einstich- und Zweistichproben t-Tests planen und durchführen
- Stichprobengrösse bestimmen
- Chi-Quadrat-Test für diskrete Daten, Shapiro-Wilk-Test und Kolmogorow-Smirnow-Test
- Grundzüge der statistischen Versuchsplanung
- Statistische Auswertungen und Simulationen
Unterrichtssprache:
Deutsch
Bibliographie:
Moodle: Skript / Übungen / Repetitionen
Kursart:
Durchführung gemäss Stundenplan
Vorlesung mit 1.5 Lektionen pro Woche
- Max. Teilnehmer: 36
- Harte Grenze: ja
Uebung mit 0.5 Lektionen pro Woche
- Max. Teilnehmer: 18
- Harte Grenze: ja