Modulbeschreibung
Statistik
Kürzel:
Durchführungszeitraum:
ECTS-Credits:
Lernziele:
Die Studierenden sollen befähigt werden
• kleine statistische Anwendungsprobleme mit eigenen Daten selbst zu lösen
• bei größeren Problemen sinnvoll mit Statistiker/innen zusammen zu arbeiten
• die Statistik in anderen wissenschaftlichen Arbeiten (wenigstens in den Grundzügen) zu verstehen
• Missbräuche und Fehler leichter zu durchschauen und selbstständig zu beurteilen
Verantwortliche Person:
Standort (angeboten):
Empfohlene Module:
Äquivalente Module:
Skriptablage:
Modultyp:
Bemerkungen:
Weiterführende Literatur:
• Sachs, M. Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: für Ingenieurstudenten an Fachhochschulen. Leipzig: Hanser.
• Franz Kronthaler. Angewandte Statistik für Wirtschafts-ingenieure. Ergänzungen.Springer Spektrum.
ECTS-Credits pro Kategorie
Modulbewertung
Bewertungsart:
Leistungsbewertung
Während des Semesters:
Individuelles Datenprojekt. Bewertet wird die Präsentation 20-30' des Projekts, 100%, Einzelarbeit
Bewertungsart:
Gewichtung:
Bemerkungen:
Das Modul wird aktuell überarbeitet (und dabei u.a. auf die Nutzung von Python umgestellt).
Prüfungsmodalitäten und Inhalte können sich noch ändern.
Kurse in diesem Modul
Statistik
Kürzel:
Semester:
Lernziele:
Fachkompetenzen:
Die Teilnehmenden:
- Grundelemente der deskriptiven Statistik mithilfe von Python und den entsprechenden Bibliotheken selbstständig auf neue Fragestellung anwenden.
- kennen die Grundzüge der Wahrscheinlichkeitsrechnung sowie induktiven Statistik
Methodenkompetenzen:
Die Teilnehmenden können:
- die Methoden der Beschreibenden Statsistik (Graphische Darstellungen, Kennzahlen) sicher anwenden
- ein Statistikwerkzeug (Python) auf neue Datensätze anwenden
- die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie in einfachen Beispielen anwenden
- die Grundprinzipien der Schätz- und Testtheorie darstellen, verwenden sowie zugehörige Aufgaben und Probleme lösen
Selbstkompetenzen:
Die Teilnehmenden:
- besitzen Problemlösungs- und Umsetzungskompetenz.
- können modellieren, abstrahieren, strukturieren, analysieren und synthetisieren.
- besitzen eine fachsprachliche Ausdrucksfähigkeit, können präzise formulieren und überzeugend argumentieren.
- verfügen über Selbstdisziplin, Leistungsbereitschaft und die Fähigkeit, analytisch und lösungsbezogen zu denken.
Plan und Lerninhalt:
Themen-/Lernblock: Deskriptive Statistik (Schwerpunkt)
- Werkzeuge (Python) zbd Grundbegriffe (u.a. Merkmale, qualitativ/quantitativ, diskret/stetig)
- Graphische Aufbereitung von Daten (u.a. Quantile, Stabdiagramm, Histogramm, empirische Verteilungsfunktion)
- Lageparameter (u.a. Arithmetisches Mittel, Median, geometrisches Mittel)
- Streuungsparameter (u.a. Quartilsabstand, empirische Varianz, Standardabweichung, Variationskoeffizient, Boxplot)
- Zweidimensionale Häufigkeitsverteilung und Regression (u.a. Kovarianz, Randhäufigkeiten, Streudiagramm, Regression)
- Funktionale Beschreibung von diskreten und stetigen Daten (u.a. Binomialverteilung, Gleichverteilung)
Themen-/Lernblock: Kombinatorik/Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Kombinatorische Grundlagen (z.B. Fakultäten, Binomialkoeffizienten)
- Zufall, Ereignisalgebra (z.B. Zufallsexperiment, Elementarereignis, Ergebnisraum, Ereignis, Satz von Laplace)
- Unabhängige Ereignisse und bedingte Wahrscheinlichkeit (z.B. bedingte Wahrscheinlichkeit, Satz von Bayes)
- Zufällige Variable und Wahrscheinlichkeitsverteilung (z.B. Zufallsvariable, Realisationen, diskrete Zufallsvariable)
- Erwartungswert und Varianz einer Verteilung (z.B. Erwartungswert, unabhängige/abhängige Zufallsvariablen)
Themen-/Lernblock: Induktive Statistik
- Problemstellung, Zufallsstichproben (z.B. Grundgesamtheit und Zufallsstichprobe, Schätzprinzip)
- Punktschätzungen (z.B. Schätzfunktion/Schätzer, Stichprobenmittel, Stichprobenvarianz, Anteilssatz, Erwartungstreue)
- Intervallschätzungen (z.B. Konfidenzintervall für den Erwartungswert)
- Hypothesentests (z.B. Prinzip eines Hypothesentests, Signifikanzniveau, Fehler 1. und 2. Art, Ablehnungsbereich)
Unterrichtssprache:
Kursart:
Durchführung gemäss Stundenplan