Beschreibung einzelner Lerneinheiten (ECTS-Lehrveranstaltungsbeschreibungen) pro Semester

Grundlagen in Wahrscheinlichkeit und Statistik (s. Lehrveranstaltung "Wahrscheinlichkeit und Statistik")

Die Lehrveranstaltung behandelt ausgewählte, grundlegende Methoden sowie deren typische Anwendungen zu:

• Zuverlässigkeitstheorie
• Markov-Ketten
• Warteschlangen
• Bayes-Statistik
• Monte Carlo Methoden
• Implementierung und Visualisierung ausgewählter Inhalte am Computer

Die Studierenden

• können wichtige stochastische Systeme der Ingenieurswissenschaften nennen und erklären.
• können die behandelten stochastischen Systeme modellieren und (bei Bedarf mit dem Computer) berechnen und simulieren.
• die Zuverlässigkeit einfacher Systeme analysieren und berechnen.
• einfache Markov-Ketten und Warteschlangensysteme analysieren und berechnen.
• verstehen die Konzepte der Bayes-Statistik und können diese anwenden.
• können Monte-Carlo Methoden zur Simulation von komplexen stochastischen Systemen anwenden.
• können typische, angewandte Problemstellungen mit den erlernten Methoden modellieren und lösen, diese bei Bedarf am Computer implementieren und visualisieren sowie die Ergebnisse interpretieren und auf Plausibilität prüfen.

• Integrierte Lehrveranstaltung
• Übungen
• Computerübungen

Bewertung der Übungsaufgaben
Schriftliche Klausur

Dieses Fach stammt aus der Bachelorplattform Mathematik und steht mehreren Studiengängen zur Verfügung.

• Ebeling, Charles E. (2019): An Introduction to Reliability and Maintainability Engineering. 3rd edition, Waveland Press.
• Baron, Michael (2019): Probability and Statistics for Computer Scientists. 3. Auflage, Taylor & Francis.
• Nyberg, Svein Olav (2018): The Bayesian Way: Introductory Statistics for Economists and Engineers. Hoboken, NJ: Wiley-Blackwell.

Präsenzveranstaltung.
Die Studierenden werden vor Beginn der Lehrveranstaltung über die Anwesenheitsvorgaben der Lehrbeauftragten informiert.