Beschreibung einzelner Lerneinheiten (ECTS-Lehrveranstaltungsbeschreibungen) pro Semester

Lehrveranstaltung "Ingenieurmathematik"

Die Lehrveranstaltung behandelt folgende grundlegende Konzepte und Methoden:

• Deskriptive Statistik: Häufigkeiten, Lage- und Streumaße, Quantile, Zusammenhangsmaße
• Explorative Statistik: grafische Darstellungen wie z. B. Streudiagramme, Histogramme, Boxplots
• Wahrscheinlichkeitsrechnung: Zufallsexperimente, Gesetz der großen Zahlen, bedingte Wahrscheinlichkeiten, diskrete und stetige Verteilungen, zentraler Grenzwertsatz.
• Inferenzielle Statistik: Punktschätzer, Konfidenzintervalle, Hypothesentests

Ziel der LV ist, die Studierenden mit den grundlegenden statistischen Methoden und Werkzeugen für eine datengetriebene Analyse vertraut zu machen.

Die Studierenden

• sind in der Lage, deskriptivstatistische Kennzahlen wie Häufigkeiten, Lage- und Streumaße, Quantile sowie Zusammenhangsmaße zu berechnen, grafisch darzustellen und zur Beschreibung sowie Interpretation von Datensätzen anzuwenden.
• verstehen grundlegende Konzepte der Wahrscheinlichkeitsrechnung und sind in der Lage, Zufallsexperimente zu analysieren, Wahrscheinlichkeiten – einschließlich bedingter Wahrscheinlichkeiten – zu berechnen sowie diskrete und stetige Verteilungen und den zentralen Grenzwertsatz zur Lösung einfacher Probleme anzuwenden.
• sind in der Lage, inferenzstatistische Verfahren wie Punktschätzungen, Konfidenzintervalle und Hypothesentests anzuwenden, um aus Stichprobendaten fundierte Schlussfolgerungen über Grundgesamtheiten zu ziehen und diese kritisch zu interpretieren.

Integrierte Lehrveranstaltung

• Quizze über LV Inhalte und Übungsaufgaben (35%)
• Elektronische Abschlussprüfung (65%) bei der die Studierenden mit Hilfe der Programmiersprache Python einfache Aufgaben lösen und die Ergebnisse interpretieren müssen

Für eine positive Gesamtnote müssen insgesamt über alle Prüfungsteile mindestens 50% der Punkte erzielt werden UND es müssen in nachfolgenden Prüfungsteilen mindestens 50% der Punkte erzielt werden:

• Elektronische Abschlussprüfung 65 %

• Backhaus, Klaus et al. (2016): Multivariate Analysemethoden: eine anwendungsorientierte Einführung. 14th revised and updated edition. Berlin Heidelberg: Springer Gabler
• Teschl, Gerald; Teschl, Susanne (2014): Mathematik für Informatiker Band 2: Analysis und Statistik. Springer, https://doi.org/10.1007/978-3-642-54274-9

Online-Learning und interaktive Einheiten vor Ort