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Statistik

Modulbezeichnung:
Bezeichnung des Moduls innerhalb des Studiengangs. Sie soll eine präzise und verständliche Überschrift des Modulinhalts darstellen.
Statistik
Studiengang:
Studiengang mit Beginn der Gültigkeit der betreffenden ASPO-Anlage/Studienordnung des Studiengangs, in dem dieses Modul zum Studienprogramm gehört (=Start der ersten Erstsemester-Kohorte, die nach dieser Ordnung studiert).
Handwerksmanagement, Bachelor, ASPO 01.10.2013
Code: BAHM340
SWS/Lehrform:
Die Anzahl der Semesterwochenstunden (SWS) wird als Zusammensetzung von Vorlesungsstunden (V), Übungsstunden (U), Praktikumsstunden (P) oder Projektarbeitsstunden (PA) angegeben. Beispielsweise besteht eine Veranstaltung der Form 2V+2U aus 2 Vorlesungsstunden und 2 Übungsstunden pro Woche.
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ECTS-Punkte:
Die Anzahl der Punkte nach ECTS (Leistungspunkte, Kreditpunkte), die dem Studierenden bei erfolgreicher Ableistung des Moduls gutgeschrieben werden. Die ECTS-Punkte entscheiden über die Gewichtung des Fachs bei der Berechnung der Durchschnittsnote im Abschlusszeugnis. Jedem ECTS-Punkt entsprechen 30 studentische Arbeitsstunden (Anwesenheit, Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung, ggfs. Zeit zur Bearbeitung eines Projekts), verteilt über die gesamte Zeit des Semesters (26 Wochen).
5
Studiensemester: 3
Pflichtfach: ja
Arbeitssprache:
Deutsch
Prüfungsart:
Klausur (90 Min./Wdh.Semesterweise)

[letzte Änderung 05.06.2014]
Arbeitsaufwand:
Der Arbeitsaufwand des Studierenden, der für das erfolgreiche Absolvieren eines Moduls notwendig ist, ergibt sich aus den ECTS-Punkten. Jeder ECTS-Punkt steht in der Regel für 30 Arbeitsstunden. Die Arbeitsstunden umfassen Präsenzzeit (in den Vorlesungswochen), Vor- und Nachbereitung der Vorlesung, ggfs. Abfassung einer Projektarbeit und die Vorbereitung auf die Prüfung.

Die ECTS beziehen sich auf die gesamte formale Semesterdauer (01.04.-30.09. im Sommersemester, 01.10.-31.03. im Wintersemester).
Der Gesamtaufwand des Moduls beträgt 150 Arbeitsstunden.
Empfohlene Voraussetzungen (Module):
BAHM240 Mathematik


[letzte Änderung 05.06.2014]
Als Vorkenntnis empfohlen für Module:
Modulverantwortung:
Prof. Dr. Susan Pulham
Dozent/innen:
Prof. Dr. Susan Pulham


[letzte Änderung 05.06.2014]
Lernziele:
Die Studierenden kennen Verfahren der ein- und zweidimensionalen deskriptiven Statistik und können sie selbstständig auf wirtschaftswissenschaftliche Fragestellungen anwenden.
Sie kennen die Grundlagen der Datenanalyse.
Die Studierenden beherrschen die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung.
Die Studierenden kennen die Grundtatsachen statistischen Schließens und können einfache Schätzungen über Datenmengen durchführen.
Sie beherrschen die Grundlagen statistischer Tests und können exemplarische Hypothesentests selbstständig auf betriebswirtschaftliche Fragestellungen anwenden.


[letzte Änderung 05.06.2014]
Inhalt:
Eindimensionale deskriptive Statistik
Zweidimensionale deskriptive Statistik (Kontingenz, Regression)
Wahrscheinlichkeitsrechnung (Axiomatischer Ansatz, bedingte Wahrscheinlichkeiten, Zufallsvariablen, wichtige Verteilungen)
Induktive Statistik (Punktschätzungen, Intervallschätzungen, Hypothesentests)


[letzte Änderung 05.06.2014]
Weitere Lehrmethoden und Medien:
Vorlesung: Frontalunterricht, Anschreiben der Theorie und Vorrechnen exemplarischer Beispiele
Übung: selbstständiges Lösen von Aufgaben durch die Studierenden mit anschließender Besprechung der Lösungen
Praktikum am PC mit Statistik-Software


[letzte Änderung 05.06.2014]
Literatur:
Pulham: Statistik (erscheint 2010 im Gabler Verlag, Wiesbaden)
Bortz: Statistik für Sozialwissenschaftler, Springer Berlin 1999
Kreyszig: Statistische Methoden und ihre Anwendungen, Vandenhoeck-Ruprecht Göttingen, 1999
Fahrmeir-Künstler-Pigeot-Tutz: Statistik, der Weg zur Datenanalyse, Springer Berlin 1997


[letzte Änderung 05.06.2014]
[Tue Mar 19 03:11:19 CET 2024, CKEY=hs, BKEY=hwm, CID=BAHM340, LANGUAGE=de, DATE=19.03.2024]