t.BA.MIM.GSTAT.23HS (Grundlagen der Statistik) 
Modul: Grundlagen der Statistik
Diese Information wurde generiert am: 20.04.2024
Nr.
t.BA.MIM.GSTAT.23HS
Bezeichnung
Grundlagen der Statistik
Veranstalter
T IAMP
Credits
4

Beschreibung

Version: 1.0 gültig ab 01.02.2024
 

Modulverantwortung:

 Weil Adela (wela)

Modul- / Lernziele: (Kompetenzen)
Ziel Kompetenzen Taxonomiestufen
Allgemein
Die Studierenden kennen die Grundbegriffe und Konzepte der Wahrscheinlichkeitshteorie und Statistik. Sie können Daten nach statistischen Gesichtspunkten darstellen, Zusammenhänge analysieren und aus Stichproben Rückschlüsse auf die Gesamtpopulation ziehen.		    
Die Studierenden erwerben Techniken um Häufigkeiten zu beschreiben und graphisch darzustellen. Sie kennen Lagemasse und Streumasse und können sie berechnen. Sie kennen das Prinzip der kleinsten Quadrate Methode. Sie können statische Software einsetzen. F,M K3
Die Studierenden kennen die Grundzüge der Wahrscheinlichkeitstheorie zur Beschreibung von zufälligen Ereignissen. Sie kennen Methoden, um einfache Wahrscheinlichkeitsmodelle zu berechnen. Sie verstehen den Begriff von Zufallsvariablen, die Eigenschaften der Dichte- und der Verteilungsfunktion und können Erwartungswert und Varianz von Zufallsvariablen berechnen. Die Studierenden können bedingte Wahrscheinlichkeiten berechnen.
Sie kennen die Bernoulli-, Binomial- und Normalverteilung.		 F,M K2,K3
Die Studierenden kennen den zentralen Grenzwertsatz und die Gesetze der grossen Zahlen sowie deren Bedeutungen in statistischen Anwendungen. Sie können die zwei Grenzwertsätze an Beispielen anwenden.  F,M K2,K3
 
Die Studenten sind mit elementaren Begriffen des Schätzens vertraut (Punkt- und Intervallschätzung, Erwartungstreue und Konsistenz).
Sie können Vertrauensintervalle bestimmen, Hypothesentests aufstellen und die richtigen Rückschlüsse auf die Gesamtpopulation ziehen.		 F,M K2,K3,K4

Modul- / Lerninhalte:
  • Deskriptive Statistik: Darstellung von Häufigkeiten/Verteilungsfunktion, Lagemasse und Streumasse, Korrelation, Lineares Modell
  • Grundlagen Wahrscheinlichkeitstheorie: Zufallsexperiment, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Zufallsvariable, Dichtefunktion, Verteilungsfunktion, Bernoulli-, Binomial-, und Normalverteilung, Erwarungswert und Varianz, bedingte Wahrscheinlichkeit
  • Grenzwertsätze: zentraler Grenzwertsatz und Gesetze der grossen Zahlen
  • Schliessende Statistik: Parameterschätzung, Konfidenzintervalle, Hypothesentests, lineare Regression

Lehrmittel /Materialien:

 Unterrichtsunterlagen, Übungsaufgaben,
Einsatz einer Statistiksoftware

Ergänzende Literatur:

 Empfehlungen zu Links und Literatur in der Vorlesung

Zulassungs-voraussetzungen: 

 Grundlagen in Analysis und Lineare Algebra
grundlegende Programmierkenntnisse zur Lösung mathematischer Probleme

Unterrichtssprache:

 Deutsch

Modulstruktur:  
Unterrichtsart Anzahl Lektionen / Woche
Vorlesung: 2
Übung / Praktikum: 2
Blockunterricht:  

Leistungsnachweise:

 Von der Regelung der "Leistungsnachweise während der Unterrichtszeit" kann dann abgewichen werden, wenn der Dozierende dies in einer Modulbereinbarung während der ersten Woche des Studiensemesters schriftlich bekannt gibt.
Bezeichnung Art Form Umfang Bewertung Gewichtung
Leistungsnachweise während Unterrichtszeit regelmässige Standortbestimmungen (z.B. Online-Tests, statistische Projekte) schriftlich (Online)   Benotung 20%
Semesterendprüfung Prüfung schriftlich   Benotung 80%

Bemerkungen

  
Empfehlungen zu Links und Literatur in der Vorlesung
Kurs: Grundlagen der Statistik - Praktikum
Nr.
t.BA.MIM.GSTAT.23HS.P
Bezeichnung
Grundlagen der Statistik - Praktikum

Hinweis

  • Für das Stichdatum 02.08.2099 ist kein Modulbeschreibungstext im System verfügbar.
Kurs: Grundlagen der Statistik - Vorlesung
Nr.
t.BA.MIM.GSTAT.23HS.V
Bezeichnung
Grundlagen der Statistik - Vorlesung

Hinweis

  • Für das Stichdatum 02.08.2099 ist kein Modulbeschreibungstext im System verfügbar.