WIBASc255 P450-0088 wi2 2 V 2 U 5 2 ja Deutsch Klausur oder mündliche Prüfung. Die Prüfungsform wird zu Beginn der Veranstaltung in Abhängigkeit von der Teilnehmerzahl festgelegt. WIBASc255 Wirtschaftsingenieurwesen 2 Pflichtfach Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 60 Veranstaltungsstunden (= 45 Zeitstunden). Der Gesamtaufwand des Moduls beträgt bei 5 Creditpoints 150 Stunden (30 Stunden/ECTS Punkt). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 105 Stunden zur Verfügung. WIBASc165 WIBASc165 - Mathematik I 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 Prof. Dr. Susan Pulham spu Prof. Dr. Susan Pulham spu 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 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) Lernteam Coaching, Video-Aufzeichnungen, Excel-Dateien, Vorlesungsskript mit Übungsaufgaben und vollständigen Lösungswegen • 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 Wed May 20 12:46:54 CEST 2026, CKEY=wwxs, BKEY=wi2, CID=[?], LANGUAGE=de, DATE=20.05.2026