Modulbeschreibung

Themen-/Lernblock: Deskriptive Statistik (Schwerpunkt)
1. Werkzeuge (Python) zbd Grundbegriffe (u.a. Merkmale, qualitativ/quantitativ, diskret/stetig)
2. Graphische Aufbereitung von Daten (u.a. Quantile, Stabdiagramm, Histogramm, empirische Verteilungsfunktion)
3. Lageparameter (u.a. Arithmetisches Mittel, Median, geometrisches Mittel)
4. Streuungsparameter (u.a. Quartilsabstand, empirische Varianz, Standardabweichung, Variationskoeffizient, Boxplot)
5. Zweidimensionale Häufigkeitsverteilung und Regression (u.a. Kovarianz, Randhäufigkeiten, Streudiagramm, Regression)
6. 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)