Modulbeschreibung

Statistische Datenanalyse

Kurzzeichen:
M_StatDA
Unterrichtssprache:
Deutsch
ECTS-Credits:
2
Leitidee:
  • Daten aus Erhebungen und Experimenten statistisch auswerten
  • Kennziffern und Parameter schätzen
  • statistische Hypothesen formulieren und testen
  • statistische Erhebungen planen
  • Wahrscheinlichkeitsexperimente simulieren
Modulverantwortung:
Prof. Dr. Himmelmann Lin
Standort (angeboten):
Rapperswil-Jona
Modultyp:
Wahlpflicht-Modul für Erneuerbare Energien und Umwelttechnik STD_10(Empfohlenes Semester: 4)Kategorien:Mathematik (EEU-m), Spezialkategorie: Grundlagen EEU, Vertiefung ET, Vertiefung UT, Mathematik, Naturwissenschaften (EEU-eeumn)
Wahlpflicht-Modul für Erneuerbare Energien und Umwelttechnik STD_14(Empfohlenes Semester: 4)Kategorien:Mathematik (EEU-m), Spezialkategorie: Grundlagen EEU, Vertiefung ET, Vertiefung UT, Mathematik, Naturwissenschaften (EEU-eeumn)
Wahlpflicht-Modul für Erneuerbare Energien und Umwelttechnik STD_21(Empfohlenes Semester: 4)Kategorien:Mathematik (EEU-m), Spezialkategorie: Grundlagen EEU, Vertiefung ET, Vertiefung UT, Mathematik, Naturwissenschaften (EEU-eeumn)
Wahl-Modul für Erneuerbare Energien und Umwelttechnik STD_24(Empfohlenes Semester: 4)
Modulbewertung:
Note von 1 - 6

Leistungsnachweise und deren Gewichtung

Modulschlussprüfung:
Schriftliche Prüfung, 60 Minuten
Gewichtung:

schriftliche Prüfung: 100%

Bemerkungen:

Hilfsmittel: gemäss Angaben des Dozenten

Inhalte

Angestrebte Lernergebnisse (Abschlusskompetenzen):

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
Modul- 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
Lehrmittel/-materialien:

Moodle: Skript / Übungen / Repetitionen