Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage:

• Verwenden grundlegende Zähltechniken (Multiplikationsregeln, Kombinationen, Permutationen),
  um Wahrscheinlichkeit und Chancen zu berechnen. 
• Berechne bedingte Wahrscheinlichkeiten direkt und unter Verwendung des Satzes von Bayes und überprüfe auf Unabhängigkeit von Ereignissen. 
• Einrichten und Arbeiten mit diskreten Zufallsvariablen. Insbesondere verstehen Sie die Bernoulli, Binomial-, geometrischen und Poisson-Verteilungen. 
• Arbeiten mit kontinuierlichen Zufallsvariablen. Insbesondere sollten Sie die Eigenschaften von uni- formen, normalen und exponentiellen Verteilungen kennen. 
• Wissen, was Erwartung und Varianz bedeuten und berechnen. 
• Verstehen das Gesetz der großen Zahlen und den zentralen Grenzwertsatz. 
• Berechnen und interpretieren Sie beschreibende Statistiken und Diagramme. 
• Berechnen Sie Konfidenzintervalle für den Mittelwert und die Varianz. 
• Führen Sie Hypothesentests für Mittelwert und Varianz durch. Berechnen und interpretieren Sie den p-Wert für diese Tests. 
• Berechnen und interpretieren Sie die Korrelation zwischen zwei Variablen. 
• Berechnen und interpretieren Sie die lineare Regression zwischen zwei Variablen. 
• Verwenden Sie statistische Software (z. B. R), um die im Kurs behandelten statistischen Analyseverfahren zu implementieren.

• Wahrscheinlichkeitstheorie: Zählen(Multiplikationsregeln,Permutationen,Kombinatorik),Wahrscheinlichkeiten berechnen, Der Satz von Bayes, diskrete und kontinuierliche Zufallsvariablen, Erwartung und Varianz, Unabhängigkeit, Korrelation zwischen zwei Zufallsvariablen, zentraler Grenzwertsatz. 
• Deskriptive Statistik: elementare Statistiken, numerische Zusammenfassungen, empirische Verteilung, grafische Zusammenfassungen (Histogramme, Boxplots, Streudiagramme). 
• Inferenzstatistik: Konfidenzintervalle für Mittelwert und Varianz, Hypothesentest für Mittelwert und Varianz, p-Wert für diese Tests, nichtparametrische Tests, Varianzanalyse. 
• Lineare Regression (Korrelation, einfaches lineares Modell, Regressionsgerade, Bestimmheitsmaß). 

Besondere Aufmerksamkeit wird der Verwendung statistischer Software (z.B. R) gewidmet, um die statistischen Analyseverfahren zu implementieren, die im Kurs abgedeckt werden. Weitere Einzelheiten finden Sie in LV 107.254.

Die grundlegenden Konzepte des Kurses werden in den Vorlesungen LV Nr. 107.254 präsentiert, in den Übungsstunden LV Nr. 107.369 werden diese angewendet und vertieft. Die Übungen beinhalten die Lösung von Problemen sowie die Verwendung von R für Berechnungen, Simulationen und Visualisierungen. Andere Software für statistische Berechnungen und Grafiken darf ebenfalls verwendet werden. Der Schwerpunkt liegt auf Methoden und Werkzeugen der deskriptiven und inferentiellen Statistik, Kernkonzepten der Wahrscheinlichkeitstheorie und Implementierung der statistischen Analysemethoden. 

BITTE BEACHTEN:

Die Übungen beginnen in der zweiten Vorlesungswoche, Di 8.10.2019. Zu Beginn des Semesters ist in TUWEL ein Einstiegstest (von 03.10.2019. bis 04.10.2019.) zu absolvieren, der Voraussetzung für die Teilnahme an der LVA ist.

Sie müssen sich in TISS zu einer der Übungsgruppen anmelden. Die Anmelsung beginnt am 16.09.2019. und endet am 04.10.2019. Die Übungen finden nur zu den unter "Gruppentermine" genannten Uhrzeiten statt ('LVA-Termine' bitte nicht beachten). 

Gruppe 1: 12:00 Uhr

Gruppe 2 & 3 & 5: 14:00 Uhr 

Gruppe 4: auf Englisch, 14:00 Uhr

Gruppe 6: 15:00 Uhr

Gruppe 7 & 8: 16:00 Uhr

VO und UE Statistik & Wahrscheinlichkeitstheorie werden auch im Sommersemester angeboten!

Laufende Leistungskontrolle

Der Kursbesuch ist erst nach Abschluss des STEOP und Abschluss des Eingang- stests möglich. Das Verständnis der Linearen Algebra und des Kalküls ist erforderlich. Ein Verständnis von linearer Algebra und Analysis ist erforderlich.