Das Modul Wahrscheinlichkeit und Statistik 2 führt in die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung ein. Die Studierenden lernen zufällige Ereignisse und deren Eigenschaften mit Wahrscheinlichkeits-Modellen zu beschreiben und mit der Statistiksoftware R zu quantifizieren.
Hofer Christoph (hofc)
Ziel
Die Studierende entwickeln ein Verständnis wie zufällige (unsichere) Ereignisse durch Wahrscheinlichkeiten quantifiziert werden können.
Die Studierenden können von speziellen diskreten und stetigen Verteilungen Wahrscheinlichkeiten von Zufallsereignisse berechnen sowie Erwartungswerte und Varianzen dieser Verteilungen bestimmen.
Die Studierenden können die Wahrscheinlichkeitsverteilung von komplexeren Zufallsereignissen mittels Simulationsexperimenten approximativ bestimmen.
Die Studierenden sind in der Lage Zufallskomponenten von alltäglichen Prozessen zu identifizieren und können diese mit adäquaten Wahrscheinlichkeits-Modellen formulieren.
Die Studierenden verstehen das Gesetz der Grossen Zahlen und den Zentralen Grenzwertsatz.
Die Studierenden lernen, unsichere Ereignisse durch Wahrscheinlichkeiten zu beschreiben, die Ergebnisse von Zufallsexperimenten mit Zufallsvariablen quantitativ zu modellieren und deren Eigenschaften wie Erwartungswert und Varianz zu bestimmen und zu interpretieren.
Im Praktikum lernen die Studierenden die in der Vorlesung vermittelten Konzepte anhand von konkreten Übungsaufgaben mit der Statistiksoftware R umzusetzen. Dazu gehören auch Simulationsexperimente, um die Wahrscheinlichkeit von Zufallsereignissen oder Kenngrössen approximativ zu bestimmen sowie für die Veranschaulichung von ausgewählten Konzepten der Wahrscheinlichkeitstheorie.
Vorlesungsskript, Präsentationsunterlagen, Arbeitsblätter
Fahrmeir, L., Künstler, R., Pigeot, I., Tutz, G. (1997). Statistik. Der Weg zur Datenanalyse, Springer.