Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage:

• grundlegende Zähltechniken (Multiplikationsregeln, Kombinationen, Permutationen),
  zur Berechnung von Wahrscheinlichkeiten zu verwenden.
• bedingte Wahrscheinlichkeiten direkt und unter Verwendung des Satzes von Bayes zu berechenen, und auf Unabhängigkeit von Ereignissen zu prüfen.
• diskrete Zufallsvariable zu konstruieren und damit zu arbeiten (insbesondere die Bernoulli, Binomial-, geometrische und Poisson-Verteilung)
• mit kontinuierlichen Zufallsvariablen zu arbeiten (insbesondere die uniforme, Gauß und exponential Verteilung).
• mit Erwartungswerten und Varianzen zu arbeiten.
• das Gesetz der großen Zahlen und den zentralen Grenzwertsatz anzuwenden.
• deskriptitve Statistiken und Grafiken zu berechnen und zu interpretieren.
• Konfidenzintervalle für Schäzter zu berechnen und zu interpretieren.
• Hypothesentests durchzuführen und zu interpretieren (t-Tests, ANOVA, chi^2-tests, Häufigkeiten) und mit dem p-Wert umzugehen.
• Korrelation zu vestehen und zu berechenen.
• Univariate lineare Regressionsmodelle anzupassen.
• die genannten Verfahren anhand der statistischen Software R umzusetzen.

• 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, law of large numbers
• Deskriptive Statistik: elementare Statistiken, numerische Zusammenfassungen, empirische Verteilung, grafische Dartellungen (Histogramme, Boxplots, Streudiagramme). 
• Inferenzstatistik: Konfidenzintervalle für Mittelwert, Hypothesentest (t-Tests, ANOVA, chi^2-tests, Häufigkeiten), p-Wert für diese Tests.
• Lineare Regression (Korrelation, einfaches lineares Modell, Regressionsgerade). 

Besondere Aufmerksamkeit wird der Verwendung der statistischen Software 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 Aufgaben sowie die Verwendung von R für Berechnungen, Simulationen und Visualisierungen. Der Schwerpunkt liegt auf Methoden der deskriptiven und inferentiellen Statistik, Kernkonzepten der Wahrscheinlichkeitstheorie und Implementierung der statistischen Analysemethoden. 

Für Studierende der Informatik.

Teilnahmevoraussetzungen:

1. Registrierung in TISS innerhalb der Registrierungsperiode.
2. Erfolgreicher Abschluss von STEOP.
3. Grundkenntnisse der linearen Algebra and Analysis.

Die Übungen beginnen in der zweiten Vorlesungswoche, Do 14.10.2021.

Bitte beachten Sie, dass die Übungen online stattfinden. Detaillierte Beschreibung und Plan finden Sie in TUWEL.

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

Laufende Leistungskontrolle

siehe oben (Voraussetzungen)