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Statistik und Datenanalyse


Lernergebnisse des Moduls

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.


Modulbezeichnung:
Bezeichnung des Moduls innerhalb des Studiengangs. Sie soll eine präzise und verständliche Überschrift des Modulinhalts darstellen.
Statistik und Datenanalyse
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).
Wirtschaftsingenieurwesen, Bachelor, Ordnung 01.10.2021
Code: WIB21-230
SAP-Submodul-Nr.:
Die Prüfungsverwaltung mittels SAP-SLCM vergibt für jede Prüfungsart in einem Modul eine SAP-Submodul-Nr (= P-Nummer). Gleiche Module in unterschiedlichen Studiengängen haben bei gleicher Prüfungsart die gleiche SAP-Submodul-Nr..
P450-0301
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.
2V+2U (4 Semesterwochenstunden)
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: 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 Studienordnung.
Verwendbarkeit / Zuordnung zum Curriculum:
Alle Studienprogramme, die das Modul enthalten mit Jahresangabe der entsprechenden Studienordnung / ASPO-Anlage.

WIB21-230 (P450-0301) Wirtschaftsingenieurwesen, Bachelor, Ordnung 01.10.2021 , 2. Semester, Pflichtfach
WINF-B23-240 Digital Business und IT, Bachelor, Ordnung 01.10.2023 , 2. Semester, Pflichtfach
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).
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, 7. Auflage, Gabler, Wiesbaden, 2018
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
 


[letzte Änderung 16.04.2026]
 
[Thu Oct 22 07:47:17 CEST 2026, CKEY=wsud, BKEY=wi3, CID=WIB21-230, LANGUAGE=de, DATE=22.10.2026]