Modulbeschreibung

Die Studierenden

• kennen die Grundprinzipien der beschreibenden Statistik (Datentypen, Datendimension, Lage- und Streumasse, graphische Darstellungsmethoden, Datentransformationen).
• verstehen die grundlegende Aspekte der Wahrscheinlichkeitstheorie als Werkzeug zur statistischen Modellierung realer Vorgänge.
• können Punkt- und Intervallschätzer berechnen und interpretieren.
• können grundlegende statistische Hypothesen formulieren und testen.
• verstehen die Grundlagen der Regressions- und Varianzanalyse.
• können Lösungsstrategien für reale statistische Probleme zu konkreten Datensätzen entwickeln und mithilfe statistischer Software umsetzen.