Moduldatenbank - Modul Statistik und Datenanalyse

ID	Lernergebnis
L1	Die Absolventen des Bachelor-Studiengangs besitzen auf dem gesicherten Stand von Lehre und Forschung ihres Fachgebiets folgendes Fachwissen: ... * breites Basis- und Überblickswissen in ausgewählten Bereichen der Mathematik, Informatik, Natur- und Ingenieurwissenschaften mit exemplarischen Vertiefungen in Theorie und Praxis (MINT-Wissen).
L7	Die Absolventen sind in der Lage: * die MINT-bezogenen Grundlagen, Theorien, Methoden und Werkzeuge bei technischen Fragestellungen anzuwenden,
L8	* moderne Informationstechnologien effektiv einzusetzen,
L9	* betriebswirtschaftliche, volkswirtschaftliche und managementbezogene Grundlagen, Theorien, Methoden und Werkzeuge auf unternehmensbezogene Fragestellungen anzuwenden,
L10	* Zusammenhänge und Wechselwirkungen in wirtschaftlich-technischen und sozialen Anwendungsfeldern zu identifizieren und zu klassifizieren,
L11	* wissenschaftlich fundierte Modelle, Konzepte und Lösungsansätze für funktions- und fachgebietsübergreifende Problemstellungen zu entwickeln, zu realisieren und zu evaluieren,
L12	* unterschiedliche Blickwinkel bei der Entwicklung und Einführung von Problemlösungen im unternehmensbezogenen Kontext einzunehmen.
L14	* sind in der Lage, relevante Sekundär- und Primärdaten im technischen und wirtschaftlichen Bereich nach wissenschaftlichen Methoden zu sammeln, zu strukturieren, auszuwerten und zu interpretieren,
L15	* können sich logisch, sachlich und rational in mündlicher und schriftlicher Form artikulieren und Kommunikationstechniken in Case Studies und Projektarbeiten anwenden,
L17	* können die wichtigsten Grundlagen von Teamorganisation und Teamwork erläutern, den Prozess der Bildung von Teams durchführen sowie effektiv mit anderen Menschen in unterschiedlichen Situationen konstruktiv zusammenarbeiten,
L19	* können sich durch einen ausreichenden Praxisbezug des Studiums unmittelbar in das berufliche Umfeld integrieren und mit Partnern auf unterschiedlichen Ebenen zusammenarbeiten,
L20	* können selbstständig lernen und sich selbstständig weiterbilden.

Lernergebnis

Die Absolventen des Bachelor-Studiengangs besitzen auf dem gesicherten Stand von Lehre und Forschung ihres Fachgebiets folgendes Fachwissen: ... * breites Basis- und Überblickswissen in ausgewählten Bereichen der Mathematik, Informatik, Natur- und Ingenieurwissenschaften mit exemplarischen Vertiefungen in Theorie und Praxis (MINT-Wissen).

Die Absolventen sind in der Lage: * die MINT-bezogenen Grundlagen, Theorien, Methoden und Werkzeuge bei technischen Fragestellungen anzuwenden,

* moderne Informationstechnologien effektiv einzusetzen,

* betriebswirtschaftliche, volkswirtschaftliche und managementbezogene Grundlagen, Theorien, Methoden und Werkzeuge auf unternehmensbezogene Fragestellungen anzuwenden,

L10

* Zusammenhänge und Wechselwirkungen in wirtschaftlich-technischen und sozialen Anwendungsfeldern zu identifizieren und zu klassifizieren,

L11

* wissenschaftlich fundierte Modelle, Konzepte und Lösungsansätze für funktions- und fachgebietsübergreifende Problemstellungen zu entwickeln, zu realisieren und zu evaluieren,

L12

* unterschiedliche Blickwinkel bei der Entwicklung und Einführung von Problemlösungen im unternehmensbezogenen Kontext einzunehmen.

L14

* sind in der Lage, relevante Sekundär- und Primärdaten im technischen und wirtschaftlichen Bereich nach wissenschaftlichen Methoden zu sammeln, zu strukturieren, auszuwerten und zu interpretieren,

L15

* können sich logisch, sachlich und rational in mündlicher und schriftlicher Form artikulieren und Kommunikationstechniken in Case Studies und Projektarbeiten anwenden,

L17

* können die wichtigsten Grundlagen von Teamorganisation und Teamwork erläutern, den Prozess der Bildung von Teams durchführen sowie effektiv mit anderen Menschen in unterschiedlichen Situationen konstruktiv zusammenarbeiten,

L19

* können sich durch einen ausreichenden Praxisbezug des Studiums unmittelbar in das berufliche Umfeld integrieren und mit Partnern auf unterschiedlichen Ebenen zusammenarbeiten,

L20

* können selbstständig lernen und sich selbstständig weiterbilden.

Statistik und Datenanalyse

Code: WIB21-230

2V+2U (4 Semesterwochenstunden)

Studiensemester: 2

Pflichtfach: ja

Arbeitssprache:
Deutsch

Prüfungsart:
Klausur

[letzte Änderung 07.05.2021]

Prüfungswiederholung:
Informationen bzgl. der Prüfungswiederholung (jährlich oder semesterweise) finden Sie verbindlich in der jeweiligen ASPO Anlage.

WIB21-230 (P450-0301) Wirtschaftsingenieurwesen, Bachelor, ASPO 01.10.2021 , 2. Semester, Pflichtfach
WINF-B23-240 (P460-0008) Digital Business und IT, Bachelor, ASPO 01.10.2023 , 2. Semester, Pflichtfach

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.

Empfohlene Voraussetzungen (Module):
WIB21-140 Mathematik 1

[letzte Änderung 11.05.2021]

Als Vorkenntnis empfohlen für Module:

Modulverantwortung:
Prof. Dr. Susan Pulham

Dozent/innen: Prof. Dr. Susan Pulham

[letzte Änderung 01.04.2021]

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 11.05.2021]

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 11.05.2021]

Weitere Lehrmethoden und Medien:
Das Modul wird in Form des Lernteam Coachings durchgeführt. Grundlage des Moduls ist der moodle-Kurs, in dem das schriftliche Skript, die Vorlesungsvideos, Testataufgaben, weitere Übungsaufgaben und unterstützende Materialien hinterlegt sind.

[letzte Änderung 11.05.2021]

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 11.05.2021]

[Fri Apr 26 22:13:18 CEST 2024, CKEY=wsud, BKEY=wi3, CID=WIB21-230, LANGUAGE=de, DATE=26.04.2024]