• Prof. Dr. Matthias Gundlach

• Prof. Dr. Matthias Gundlach
• Prof. Dr. Frank Recker

Keine

Kurs in beschreibender und schließender Statistik unter Einbeziehung von Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und unter Verwendung der Skriptsprache R

Beschreibende Statistik

• Grundbegriffe (Maße, Häufigkeiten, Indizes, Darstellung)
• Regression

Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie

• Grundbegriffe (Wahrscheinlichkeit, Zufallsvariable, Verteilung, Dichte)
• Verteilungen Schließende Statistik

Schätzen von Parameter

• Hypothesentests
• Varianzanalyse
• Regressionsanalyse

Skriptsprache R

Fachkompetenzen

• Die Studierenden können unterschiedliche Datentypen erkennen und sind in der Lage, Daten auch unter Zuhilfenahme von Software aufzubereiten, darzustellen und durch geeignete Kennzahlen zu charakterisieren. Sie können die benutzten Maßzahlen interpretieren.
• Sie können wahrscheinlichkeitstheoretische Grundbegriffe unterscheiden und sie korrekt anwenden, um damit zu argumentieren.
• Insbesondere können die Studierenden elementare Wahrscheinlichkeiten ausrechen, die Einsatzmöglichkeiten der wichtigsten Verteilungen erkennen und damit Fragestellungen aus verschiedenen Bereichen der angewandten Wissenschaften lösen.

Methodenkompetenzen (fachlich & überfachlich)

• Sie können die Argumentations- und die Vorgehendweise der schließenden Statistik beschreiben und sind in der Lage, diese praktisch umzusetzen.
• Insbesondere können sie einfache Schätzverfahren und Hypothesentests auch unter Einbeziehung von Software methodisch korrekt durchführen und deren Ergebnisse beurteilen.

Sozialkompetenzen

• Sie sind in der Lage, im Team zusammen zu arbeiten und gemeinsam eine Fragstellung zu bearbeiten.

Selbstkompetenzen

• Sie können ihren Lernprozess reflektieren. Sie sind geduldig und umsichtig im Umgang mit komplexen Fragestellungen.

• 6 CrP
• Arbeitsaufwand 180 Std.
• Präsenzzeit 60 Std.
• Selbststudium 120 Std.

• 4 SWS
• Vorlesung 2 SWS
• Übung 2 SWS

• Bioinformatik (B.Sc. 2012)
• Informatik (B.Sc. 2010) - 3. Semester
• Ingenieur-Informatik (B.Sc. 2010)
• Social Media Systems (B.Sc. 2016)

Nein

Bonuspunkte werden gemäß § 9 (4) der Allgemeinen Bestimmungen vergeben. Art und Weise der Zusatzleistungen wird den Studierenden zu Veranstaltungsbeginn rechtzeitig und in geeigneter Art und Weise mitgeteilt.

Prüfungsvorleistung: Übungsaufgaben (Anzahl der Übungsaufgaben wird den Studierenden rechtzeitig und in geeigneter Weise bekannt gegeben.)

Prüfungsleistung: Klausur

• Bioinformatik (B.Sc. 2012)
  • Multivariate Statistik (BI2009)

• Fahrmeir, L., Heumann, C.; Künstler, R.; Pigeot, I.; Tutz, G.: Statistik. Der Weg zur Datenanalyse. Springer.
• Ross, S. M.: Statistik für Ingenieure und Naturwissenschaftler. Spektrum.
• Sachs, L.; Hedderich, J.: Angewandte Statistik. Methodensammlung mit R. Springer.
• Wollschläger, D.: Grundlagen der Datenanalyse mit R. Eine anwendungsorientierte Einführung. Springer.