inf966 - Foundations of STS Eng.: Statistics and Programming

Keine Teilnehmervoraussetzungen

Fachkompetenzen:
Die Studierenden

• lernen Statistische Datenauswertungen mittels Programmierung zu planen, zu programmieren und zu interpretieren.

Methodenkompetenzen:
Die Studierenden:

• verstehen die wichtigsten statistischen Methoden und deren praktischen Einsatz durch Anwendung
• können statistische Methoden hinsichtlich ihrer Eigenschaften und Grenzen bewerten
• lernen den Einsatz von Statistiksoftware in Anwendungsszenarien
• können Programme mittels einer Programmiersprache implementieren
• wissen, wie man statistische Datenanalysen programmiert

Soziale Kompetenzen:
Die Studierenden

• sammeln Erfahrungen im interdisziplinären Arbeiten.

Selbstkompetenzen
Die Studierenden:

• sammeln Erfahrungen in Verfolgung von Zielen: Denken, Problemlösen und Handeln
• erlernen Fähigkeiten bei der Analyse und Bewertung der Auswirkungen und Relevanz von Datensätzen für spezifische Forschungsfragen

Das Modul besteht aus einer Vorlesung und einem Übungsteil:
Vorlesung: Einführung in die Konzepte und Methoden der computergestützten statistischen Datenauswertung. Besonderer Wert wird auf statistische Methoden sowie auf ein grundlegendes Verständnis von Programmiersprachen gelegt.
1. Grundlegende Informatikkonzepte im Hinblick auf den Umgang mit imperativen Programmiersprachen einschließlich:

• Variablentypen und Variablenhandhabung
• typische Codestrukturen (wie "while / for-Schleifen" oder "if-then else"-Anweisungen)
• Datenhandhabung und Berechnungsansätze

2. Grundlegende statische Methodik wie:

• Schätzung von Parametern durch die Methode der maximalen Wahrscheinlichkeit (maximum likelihood)
• Konfidenzintervalle und klassische Signifikanztests
• klassische Regressionsanalyse
• moderne Fortschritte in der Regressionsanalyse

Übungen: Schrittweise praktische oder papierbasierte Anwendung der erlernten Konzepte, Methoden und Werkzeuge.

Am Ende der Vorlesungszeit

Klausur oder mündliche Prüfung