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Modulbezeichnung (engl.):
Statistics |
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Code: WIBASc255 |
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2V+2U (4 Semesterwochenstunden) |
5 |
Studiensemester: 2 |
Pflichtfach: ja |
Arbeitssprache:
Deutsch |
Prüfungsart:
Klausur oder mündliche Prüfung. Die Prüfungsform wird zu Beginn der Veranstaltung in Abhängigkeit von der Teilnehmerzahl festgelegt.
[letzte Änderung 10.02.2020]
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WIBASc255 (P450-0088) Wirtschaftsingenieurwesen, Bachelor, ASPO 01.10.2013
, 2. Semester, Pflichtfach
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Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 60 Veranstaltungsstunden (= 45 Zeitstunden). Der Gesamtumfang des Moduls beträgt bei 5 Creditpoints 150 Stunden (30 Std/ECTS). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 105 Stunden zur Verfügung.
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Empfohlene Voraussetzungen (Module):
WIBASc165 WIBASc165 - Mathematik I
[letzte Änderung 10.02.2020]
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Als Vorkenntnis empfohlen für Module:
WIBASc-515 WIBASc515 - Automatisierungstechnik WIBASc-525-625-FÜ12 Anwendung mathematischer Software WIBASc-525-625-FÜ15 Marktforschung WIBASc-525-625-FÜ19 Simulation II WIBASc-525-625-FÜ22 Entscheidungstheorie WIBASc-525-625-FÜ23 Simulation WIBASc-525-625-FÜ29 Einführung in Six Sigma
[letzte Änderung 11.02.2020]
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Modulverantwortung:
Prof. Dr. Susan Pulham |
Dozent/innen: Prof. Dr. Susan Pulham
[letzte Änderung 10.02.2020]
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Lernziele:
Studierende, die dieses Modul erfolgreich abgeschlossen haben, können: • quantitative und qualitative Daten mit Methoden der beschreibenden Statistik aufbereiten sowie • Ergebnisse interpretieren • stochastische Situationen als solche erkennen und diese mit stochastischen Modellen analysieren • insbesondere Wahrscheinlichkeiten berechnen, passende Verteilungsformen ermitteln und Parameter der Verteilungen schätzen • ein Grundverständnis der induktiven Statistik, insb. der Methoden des Schätzens von Parametern und des Testens von Hypothesen aufzeigen • für empirische Fragestellungen passende Testverfahren auswählen und durchführen sowie die Ergebnisse adäquat interpretieren
[letzte Änderung 20.01.2020]
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Inhalt:
1. Beschreibende Statistik 1.1 Grundbegriffe 1.2 Ein- und zweidimensionale Häufigkeitsverteilungen 1.3 Lage- und Streuungsparameter 1.4 Korrelations- und Regressionsrechnung 1.5 Kontingenzrechnung 2. Wahrscheinlichkeitsrechnung 2.1 Grundbegriffe: Zufallsexperiment, Ereignisse, Wahrscheinlichkeit 2.2 Modellierung von Zufallsexperimenten 2.3 Mehrstufige Zufallsexperimente 2.4 Bedingte Wahrscheinlichkeit und Unabhängigkeit 2.5 Zufallsvariablen, Erwartungswert, Varianz 2.6 Rechenregeln für Erwartungwerte, Varianzen und Kovarianzen 2.7 Wichtige Verteilungen und Grenzwertsätze 3. Grundelemente der Schließenden Statistik 3.1 Problemstellung der schließenden Statistik 3.2 Punktschätzungen und Intervallschätzungen 3.3 Hypothesentests (parametrisch und nicht-parametrisch)
[letzte Änderung 11.12.2019]
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Weitere Lehrmethoden und Medien:
Lernteam Coaching, Video-Aufzeichnungen, Excel-Dateien, Vorlesungsskript mit Übungsaufgaben und vollständigen Lösungswegen
[letzte Änderung 30.10.2019]
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Literatur:
• Eckstein, Peter: Statistik für Wirtschaftswissenschaftler, 6. Auflage, Gabler, Wiesbaden, 2018 • Eckstein, Peter: Klausurtraining Statistik, 4. Auflage, Gabler, Wiesbaden, 2005 • Göllmann, Laurenz; Hübl, Reinhold; Pulham, Susan; Ritter, Stefan; Schon, Henning; Schüffler, Karlheinz; Voß, Ursula; Vossen, Georg: Mathematik für Ingenieure: Verstehen – Rechnen – Anwenden: Band 1: Vorkurs, Analysis in einer Variablen, Lineare Algebra, Statistik, Springer Vieweg Verlag, Wiesbaden, 2017 • Pulham, Susan: Statistik leicht gemacht, Gabler, Wiesbaden, 2011 • Sachs, Michael: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik für Ingenieurstudenten an Fachhochschulen; 5. Auflage, Carl Hanser Verlag, 2018
[letzte Änderung 20.01.2020]
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