Statistik (Grundlagen)

Fakult?t

Institut für Management und Technik

Version

Version 8.0 vom 03.03.2021

Modulkennung

75B0244

Modulname (englisch)

Statistics

Studieng?nge mit diesem Modul
  • Betriebswirtschaft und Management - IMT (B.A.)
  • Wirtschaftsinformatik (B.Sc.)
  • Wirtschaftsingenieurwesen (Bachelor) (B.Sc.)
Niveaustufe

1

Kurzbeschreibung

Die Studierenden kennen Verfahren der deskriptiven Statistik, erhalten Grundkenntnisse der Wahrscheinlichkeitstheorie und ihrer Anwendung in der induktiven Statistik, verstehen einfache Verfahren der induktiven Statistik und k?nnen diese sicher anwenden.

Lehrinhalte

Grundbegriffe der deskriptiven Statistik, Lage- und Streuma?e, Zusammenhangsanalyse mit Kontingenztafeln, Korrelation und RegressionElementare Wahrscheinlichkeitstheorie:Wahrscheinlichkeitsmasse, unabh?ngige Ereignisse, bedingte Wahrscheinlichkeiten,Satz von Bayes; Zufallsvariablen, Verteilungen und deren Kennzahlen; Bedeutung der Normalverteilung; Einführung in die induktive Statistik:Stichproben,Sch?tzwerte,Konfidenzintervalle,Signifikanztests

Lernergebnisse / Kompetenzziele

Wissensverbreiterung
Lernen zu lernen, Gruppenarbeit, Argumentation (Logik, Stringenz), Probleml?sung, Einsetzen statistischer Verfahren und Methoden
Aufbereiten und Interpretation von Daten, Erkennen von wahrscheinlichen Ereignissen, Berechnung von Wahrscheinlichkeiten, Sch?tzverfahren
Sicherer Umgang mit Grundbegriffen
Wissensvertiefung
Die Studierenden k?nnen ihr Wissen in einem strukturierten Umfeld erweitern.
K?nnen - instrumentale Kompetenz
Die Studierenden k?nnen Probleme aus der Praxis strukturieren, hiervon abstrahieren und gewonnene Daten strukturiert darstellen, um so Informationen zu gewinnen und zu bearbeiten (deskriptive Statistik).
Ferner setzen sie eine Reihe/Auswahl von Standardverfahren (Poisson, Bernoulli, Normalverteilung, t-Test, Chi-Quadrat-Test, F-Test) ein, um hieraus abgeleitete Fragestellungen(Hypothesen, Sch?tzwerte) beantworten zu k?nnen.
K?nnen - kommunikative Kompetenz

K?nnen - systemische Kompetenz

Lehr-/Lernmethoden

Vorlesung im seminaristischen Stil mit integrierten ?bungen

Empfohlene Vorkenntnisse

Modul Mathematik bzw. Wirtschaftsmathematik

Modulpromotor

Schmidt-Gr?ttrup, Markus

Lehrende
  • Henig, Christian
  • Rauscher, Reinhard
  • Schmidt-Gr?ttrup, Markus
Leistungspunkte

5

Lehr-/Lernkonzept
Workload Dozentengebunden
Std. WorkloadLehrtyp
56Vorlesungen
2Prüfungen
Workload Dozentenungebunden
Std. WorkloadLehrtyp
40Veranstaltungsvor-/-nachbereitung
24Kleingruppen
14Literaturstudium
14Prüfungsvorbereitung
Literatur

L. Fahrmeir, R. Künstler, I. Pigeot, and G. Tutz, Statistik - Der Weg zur Datenanalyse. Springer, 6. Auflage, 2007L. Papula: Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler, Band 3, 5. Auflage, Vieweg+Teubner, 2008M. Sachs. Wahrscheinlichkeitsrechung und Statistik für Ingenieurstudenten an Fachhochschulen.Fachbuchverlag Leipzig, 3. Auflage, 2009

Prüfungsleistung
  • Klausur 2-stündig
  • Mündliche Prüfung
Bemerkung zur Prüfungsform

Die Prüfungsform wird zu Beginn der Lehrveranstaltung durch die/den Lehrenden bekanntgegeben.

Dauer

1 Semester

Angebotsfrequenz

Wintersemester und Sommersemester

Lehrsprache

Deutsch