t.BA.AV.MAV-AST.14HS (Math for Aviation - Applied Statistics) 
Modul: Math for Aviation - Applied Statistics
Diese Information wurde generiert am: 25.04.2024
Nr.
t.BA.AV.MAV-AST.14HS
Bezeichnung
Math for Aviation - Applied Statistics
Veranstalter
T IDP
Credits
4

Beschreibung

Version: 1.0 gültig ab 01.02.2016
 

Modulverantwortung:

 Sick Beate (sick)

Modul- / Lernziele: (Kompetenzen)
Ziel Kompetenzen Taxonomiestufen
Statistische "Lesefähigkeit" erlangen
  • Die Grundlagen der Datenanalyse und die wichtigsten Methoden kennen;
  • Von Dritten ausgeführte Datenanalysen zu verstehen;
  • Studienbeschreibungen in Medien lesen und kritisch beurteilen können;
  • Manipulativen Grafen und falschen Schlüssen nicht aufsitzen;
  • Argumentationen nachvollziehen und kritisch hinterfragen können.
 K1, K2, K6
Statistische Fertigkeiten erlangen
  • Daten organisieren, Erstellen von geeigneten Grafiken, Kennzahlen;
  • Daten durch passende Wahrscheinlichkeitsmodelle beschreiben;
  • Hypothesen statistisch überprüfen;
  • Abhängigkeiten z.B. durch einfache lineare Regression beschreiben;
  • Die Software R zur Datenanalyse benutzen können.
 K2, K3, K4
     
     

Modul- / Lerninhalte:
Die Studierenden kennen die Grundlagen und wichtigsten Methoden der statistischen Datenanalyse. Sie sind in der Lage, von Dritten ausgeführte Datenanalysen zu verstehen und bezüglich ihrer Korrektheit und Validität zu hinterfragen. Einfache Datenanalyse-Projekte können sie selbständig unter Verwendung des Statistik-Software-Pakets R, mit einem Editor wie R-Studio, durchführen.

Lehrmittel /Materialien:
Es gibt ein umfangreiches Skript zur Vorlesung. Es enthält fast alle besprochenen Themen. Ebenso sind darin Instruktionen zum Umgang mit R sowie die wichtigsten Befehle zu finden.

Die Folien, die während der Vorlesung projiziert werden, stehen zum Download bereit. Somit können diese ausgedruckt werden, um sich Notizen zu machen. Eventuell gibt es nach der Vorlesung noch ein Update der präsentierten Slides.

Sämtliche Arbeits- und Übungsblätter stehen ebenfalls zum Download bereit. Diese sind aber von den Studenten nicht auszudrucken, d.h. ich werde stets genügend Kopien in den Unterricht mitbringen.

Zu fast allen Übungsblättern existieren schriftliche Musterlösungen und wo sinnvoll, R-Skripte. Weil die Arbeitsblätter stets komplett während der Lektionen gelöst werden können und die Lösung besprochen werden, gibt es dazu nur in Ausnahmefällen eine schriftliche Musterlösung.

Ergänzende Literatur:

Literatur:

Im Anschluss eine Auswahl von Büchern zur statistischen Datenanalyse, die alle für Einsteiger geeignet sind. Jedes dieser Bücher hat seine Stärken und Schwächen, und alle decken mehr Stoff ab, als wir in der Vorlesung werden behandeln können.

Die Anschaffung eines Buches ist nicht zwingend, nach Aktiver Teilnahme am Unterricht, dem Studium des Skripts, der Vorlesungsunterlagen und der Übungen sind sie für die Prüfung gerüstet. Als spätere Referenz, und um mehr über die statistische Datenanalyse zu lernen, ist ein Buch aber immer empfehlenswert.
 
  1. Statistische Datenanalyse, Werner Stahel, Vieweg & Sohn Verlag, 5. Auflage (2008). ISBN-10: 3528366532. 389 Seiten, Kosten 36 Euro.
Interessantes, sehr illustrativ an Beispielen (vorwiegend aus den Naturwissenschaften) aufgehängtes Buch, welches den gesamten Stoff der Vorlesung abdeckt.
 
  1. Applied Statistics for Engineers and Scientists, Jay Devore and Nicholas Farnum, Duxbury Press, 1st Edition (1999). ISBN-10: 053435601X. 600 Seiten, Kosten 113$.
Enthält den Stoff der Vorlesung (und mehr) in etwas anderer Gliederung. Viele gute Beispiele aus dem Ingenieurbereich. Teuer, aber empfehlenswert!
 
  1. Statistik für Ingenieure und Naturwissenschaftler, Sheldon Ross, Spektrum Akademischer Verlag, 3. Auflage (2006). ISBN-10: 3827416213. 576 Seiten, Kosten 20 Euro.
Dieses Buch wird in den Parallelkursen zur Anschaffung empfohlen. Günstig in der Anschaffung, aber weniger anschaulich und eher trocken geschrieben.
 
  1. Chance Encounters: A First Course in Data Analysis and Inference, C.J. Wild and G. Seber, Wiley, 1st Edition (1999). ISBN-10: 0471329363. 632 Seiten, Kosten 140$.
Teures, aber interessantes Buch, das mehr als andere Werke vor allem das statistische Denken zu schulen versucht.
 
  1. Wahrscheinlichkeitsrechnung und schliessende Statistik: Praxisorientierte Einführung. Mit Aufgaben und Lösungen, G. Bourier, Gabler Verlag, 6. überarbeitete Auflage (2009), 382 Seiten, Kosten 30 Euro.
Entgegen dem Titel ziemlich technisch gehaltenes, aber dennoch gutes Buch mit vielen guten Aufgaben und auch Lösungen dazu.
 
  1. Data Analysis and Graphics Using R: an Example-based Approach, J. Maindonald and J. Braun, Cambridge University Press, 3rd edition (2010). ISBN-10: 0521762936. 400 Seiten, Kosten 75$.
Auf praktischen Beispielen aufgebautes Buch, das immer auch Analysemöglichkeiten mit R aufzeigt. Enthält den Stoff der Vorlesung und noch viel mehr.
 

Zulassungs-voraussetzungen: 

  

Unterrichtssprache:

 Deutsch

Modulstruktur:  
Unterrichtsart Anzahl Lektionen / Woche
Vorlesung: 4+1 (4 Lektionen 1 GS)
Übung / Praktikum: In den Lektionen integriert
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 Zwischenprüfung

Studentenarbeit		 schriftlich

Vortrag/Poster/Arbeit		 60 Min

5hAufwand		 Bonus 15%

10%
Semesterendprüfung Prüfung schriftlich 90 Min   >=75%

Bemerkungen

  
Kurs: Math for Aviation - Applied Statistics - Vorlesung
Nr.
t.BA.AV.MAV-AST.14HS.V
Bezeichnung
Math for Aviation - Applied Statistics - Vorlesung

Hinweis

  • Für das Stichdatum 25.04.2024 ist kein Modulbeschreibungstext im System verfügbar.