mat310 - Statistics I - Introduction to Applied Statistics (Complete module description)
| Module label | Statistics I - Introduction to Applied Statistics |
| Module code | mat310 |
| Credit points | 6.0 KP |
| Workload | 180 h |
| Institute directory | Department of Mathematics |
| Applicability of the module |
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| Responsible persons |
Christiansen, Marcus (Module responsibility)
May, Angelika (Module responsibility)
Ruckdeschel, Peter (Module responsibility)
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| Prerequisites | |
| Skills to be acquired in this module | - Exemplarisches Kennenlernen weiterer mathematischer Gebiete und damit Erweiterung des eigenen mathematischen Wissens - Kennenlernen von Anwendungen - Fähigkeit vorhandene Software zu verstehen, einzubinden und anzuwenden - Vertiefung, auch exemplarisch, der im Grundlagenbereich erworbenen Kenntnisse - Erwerb direkt berufsbezogener inhaltlicher und prozessorientierter Kompetenzen - Erweiterung des mathematischen Wissens, vor allem aus der Stochastik - Vertiefung der im Grundlagenbereich erworbenen Kenntnisse zur Analysis und Linearen Algebra - Kennenlernen von Anwendungen der Statistik, auch mit umfangreichen Datenbeispielen - Fähigkeit vorhandene Statistiksoftware und Anwendungspakete zu verstehen, einzubinden und anzuwenden - Vertrautheit mit grundlegenden statistischen Kenngrößen - Erwerb von Methoden zur professionellen explorativen Datenanalyse |
| Module contents | Deskriptive und explorative Statistik: Häufigkeiten und Ihre grafische Darstellung, Lagemaße, Streuungsmaße, Quantile, Histogramm, Kerndichteschätzer, Kontingenztafel, Korrelationskoeffizient Parameterschätzungen: Punktschätzung, Eigenschaften von Schätzstatistiken, Konstruktion von Schätzfunktionen, Intervallschätzungen, Konfidenzintervalle Statistische Tests: Prinzipien des Testens (Fehler, Gütefunktion, Zusammenhang mit Konfidenzintervallen), Spezielle Testprobleme (Gauß-Test, t-Test, Chi-Quadrat-Unabhängigkeits-Test, Chi-Quadrat-Homogenitätstest, verteilungsfreie Tests) Einführung in die Regressionsanalyse: Kleinste-Quadrate-Schätzung, Ausgleichsgerade, Residualanalyse, multiple lineare Regression, Varianzanalyse |
| Reader's advisory | Fahrmeir, Künstler, Pigeot, Tutz: Statistik - Der Weg zur Datenanalyse, Springer. Fahrmeir, Künstler, Pigeot, Tutz, Caputo, Lang: Arbeitsbuch Statistik, Springer. |
| Links | |
| Language of instruction | German |
| Duration (semesters) | 1 Semester |
| Module frequency | jährlich |
| Module capacity | unlimited |
| Modullevel / module level | AC (Aufbaucurriculum / Composition) |
| Modulart / typ of module | Wahlpflicht / Elective |
| Lehr-/Lernform / Teaching/Learning method | |
| Vorkenntnisse / Previous knowledge |
| Course type | Comment | SWS | Frequency | Workload of compulsory attendance |
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| Lecture | 3 | WiSe | 42 | |
| Exercises | 1 | WiSe | 14 | |
| Total time of attendance for the module | 56 h | |||
| Examination | Time of examination | Type of examination |
|---|---|---|
| Final exam of module | nach Ende der Vorlesungszeit |
KL |