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<title>Entscheidungen unter Risiko und statistische Datenanalyse</title>
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<semester>5</semester>
<mandatory>nein</mandatory>
<language>Deutsch</language>
<exam>Klausur</exam>
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<cid>KI626</cid>
<branch>Kommunikationsinformatik</branch>
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<cid>KIB-ERSD</cid>
<branch>Kommunikationsinformatik</branch>
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<cid>KIB-ERSD</cid>
<branch>Kommunikationsinformatik</branch>
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<cid>PIBWI94</cid>
<branch>Praktische Informatik</branch>
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<branch>Praktische Informatik</branch>
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<branch>Praktische Informatik</branch>
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<mandatory_tag>Wahlpflichtfach</mandatory_tag>
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<cid>TIB-ERSD</cid>
<branch>Technische Informatik</branch>
<semester>5</semester>
<mandatory_tag>Wahlpflichtfach</mandatory_tag>
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Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 60 Veranstaltungsstunden (= 45 Zeitstunden). Der Gesamtaufwand des Moduls beträgt bei 4 Creditpoints 120 Stunden (30 Stunden/ECTS Punkt). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 75 Stunden zur Verfügung.
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<convenor>Melanie Kaspar, M.Sc.</convenor>
<convenor-person-key>mka</convenor-person-key>
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<lecturer>Melanie Kaspar, M.Sc.</lecturer>
<lecturer-person-key>mka</lecturer-person-key>
<lecturer>Prof. Dr. Barbara Grabowski</lecturer>
<lecturer-person-key>bg</lecturer-person-key>
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<objectives>Die Studenten können größere Datenmengen analysieren und darüberhinaus mittels Software statistisch auswerten. 
Darüber hinaus sind sie in der Lage, Aussagen zur Zuverlässigkeit und statistischen Sicherheit ihrer Auswerteergebnisse zu treffen.</objectives>
<content>1. Entscheidungen unter Risiko:
   1.1 Bayessche Netze
   1.2 Entscheidungsbäume
   1.3 Boolsche Zuverlässigkeitstheorie
   1.4 Markowketten
   1.5 Statistische Entscheidungen: Hypothesentests und Schätzungen
   1.6 Entscheidungen in Kontingenztafeln
   1.7. Software: SPSS, Answertree
   1.8. Fallstudien
2. Statistische Datenanalyse-Datamining mit statistischen Methoden
   2.1 Skalentypen von zufälligen Merkmalen
   2.2 Statistische Maßzahlen für Datensätze
   2.3 Zusammenhangsmaße
   2.4 Clusteranalyseverfahren ­ Datenaggregation
   2.5 Probitanalysen
   2.6 Software: SPSS , Clementine
   2.7 Fallstudien
</content>
<media>Die Vorlesung findet zu 100% im PC-Labor AMSEL &quot;Angewandte Mathematik, Statistik und eLearning&quot; statt. Es werden hier computergestützte praktische Fallbeispiele mit SPSS und R zu den vermittelten Methoden durchgeführt.
 
Weiterhin wird das eLearning-System MathCoach-Statistik (AMSEL-PC-Labor 5306) eingesetzt. Die Studenten lösen Hausaufgaben und Übungsaufgaben mit diesem System.</media>
<literature>Skript: B.Grabowski: Entscheidungen unter Risiko und statistische Datenanalyse, HTW, 2010

J.Janssen, W. Laaz: Statistische Datenanalyse mit SPSS, Springer, 2009

Handbücher: Answertree, Clementine, SPSS
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<semshort>WS 2020/21</semshort>
<semshort>WS 2019/20</semshort>
<semshort>WS 2018/19</semshort>
<semshort>WS 2017/18</semshort>
<semshort>WS 2015/16</semshort>
<semshort>WS 2014/15</semshort>
<semshort>WS 2012/13</semshort>
<semshort>WS 2011/12</semshort>
<semshort>WS 2010/11</semshort>
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<moduldb-query>Sat Sep 12 04:00:39 CEST 2026, CKEY=keurusd, BKEY=ki, CID=[?], LANGUAGE=de, DATE=12.09.2026</moduldb-query>
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