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Statistische Methoden in der Praxis

Modulbezeichnung:
Bezeichnung des Moduls innerhalb des Studiengangs. Sie soll eine präzise und verständliche Überschrift des Modulinhalts darstellen.
Statistische Methoden in der Praxis
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, Master, ASPO 01.10.2019
Code: WiMb19MI100
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.
0BL
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).
6
Studiensemester: 1
Pflichtfach: nein
Arbeitssprache:
Deutsch
Prüfungsart:
Klausur (90 Minuten)

[letzte Änderung 01.04.2020]
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).
Empfohlene Voraussetzungen (Module):
Keine.
Sonstige Vorkenntnisse:
Kenntnisse in Statistik
Kenntnisse in Mathematik

[letzte Änderung 24.03.2020]
Als Vorkenntnis empfohlen für Module:
Modulverantwortung:
Prof. Dr. Susan Pulham
Dozent/innen:
Prof. Dr. Susan Pulham


[letzte Änderung 01.04.2020]
Lernziele:
Studierende, die dieses Modul erfolgreich absolviert haben,
•        können Probleme der deskriptiven Statistik mit den einschlägigen Verfahren lösen
•        können Probleme der induktiven Statistik mit den einschlägigen Verfahren lösen
•        können die wichtigsten Wahrscheinlichkeitsverteilungen einordnen und konkrete Fragestellungen mit diesen Verteilungen lösen
•        können komplexe praktische Probleme mit Hilfe von einschlägiger Software (Excel, SPSS) lösen
•        können empirische Untersuchungen Dritter nachvollziehen und kritisch beurteilen

[letzte Änderung 24.03.2020]
Inhalt:
1. Statistische Induktion
2. Zusammenhangsanalyse
3. Regressionsanalyse
4. Faktorenanalyse
5. Clusteranalyse

[letzte Änderung 24.03.2020]
Weitere Lehrmethoden und Medien:
•        Fachgespräche
•        Rechnerübungen

[letzte Änderung 24.03.2020]
Literatur:
•        Eckstein, P.P.: Angewandte Statistik mit SPSS: Praktische Einführung für Wirtschaftswissenschaftler, 7. Auflage, Wiesbaden, 2012.
•        Pulham, S.: Statistik leicht gemacht, Wiesbaden, 2011.

[letzte Änderung 24.03.2020]
 
[Sun Jul 13 10:30:25 CEST 2025, CKEY=wsmidp, BKEY=wtm, CID=WiMb19MI100, LANGUAGE=de, DATE=13.07.2025]