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Name des Moduls [60410] Statistische Verfahren Bezeichnung des Moduls FMI-MA0741

Studiengang [105] - Mathematik ECTS Punkte 6

Arbeitsaufwand für Selbststudium 120 Häufigkeit des Angebotes (Modulturnus) jedes Semester
Arbeitsaufwand in Präsenzstunden 60 Dauer des Moduls 1
Arbeitsaufwand Summe (Workload) 180    

Modul-Verantwortliche/r Michael Neumann, Jens Schumacher
Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten (Prüfungsform)

Projektarbeit in Kleingruppen mit schriftlicher Ausarbeitung

Empfohlene Literatur
  • Ludwig Fahrmeier, Thomas Kneib, Stefan Lang: Regression: Modelle Methoden und Anwendungen. Springer, Berlin 2007.
  • Yudi Pawitan: In all likelihood: Statistical modelling and inference using likelihood. Clarendon Press, Oxford 2001.
  • Peter McCullagh, John Ashworth Nelder: Generalized linear models. Chapman and Hall, London 1989.
Voraussetzung für die Zulassung zum Modul

B.Sc. Mathematik, Wirtschaftsmathematik (PO-Version 2008):

  • FMI-MA0701 Stochastik 1

B.Sc. Mathematik, Wirtschaftsmathematik (PO-Version 2018):

  • FMI-MA0710 Einführung in Wahrscheinlichkeitstheorie und Mathematische Statistik

B.Sc. Wirtschaftswissenschaften:

  • FMI-MA0017 Grundlagen der Analysis
  • FMI-MA0022 Lineare Algebra
  • FMI-MA3029 Elementare Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik


B.Sc. Informatik, Bioinformatik:

  • FMI-MA0017 Grundlagen der Analysis
  • FMI-MA0022 Lineare Algebra
  • FMI-MA0007 Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie

M.Sc.

  • keine
Empfohlene bzw. erwartete Vorkenntnisse

Keine

Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

- 079 B.Sc. Informatik: Wahlpflichtmodul (NF Mathematik)
- 079 M.Sc. Informatik: Wahlpflichtmodul (Mathematik; NF Mathematik)
- 105 B.Sc. Mathematik: Pflichtmodul
- 184 B.Sc. Wirtschaftswissenschaften: Wahlpflichtmodul (BAN: SP Stochastik)
- 200 M.Sc. Computational and Data Science: Pflichtmodul (Data Science)
- 221 M.Sc. Bioinformatik: Wahlpflichtmodul (Mathematik)
- 276 B.Sc. Wirtschaftsmathematik: Pflichtmodul (Mathematik)

Zusammensetzung des Moduls / Lehrformen (V, Ü, S, Praktikum, …)

4 SWS Vorlesung/Übung

Inhalte
  • Grundlegende Verfahren der statistischen Datenanalyse
  • Anwendung dieser Verfahren zur Auswertung von Daten aus verschiedenen Anwendungsgebieten der Stochastik
  • Benutzung statistischer Standardsoftware
Lern- und Qualifikationsziele
  • Vertiefung statistischer Denk-und Schlussweisen
  • Kennenlernen der wichtigsten Verfahren zur statistischen Datenanalyse
  • Befähigung zum Umgang mit statistischer Standardsoftware
  • Befähigung zu selbstständiger Auswertung von Datensätzen
  • Forschungsergebnisse angemessen darstellen können

 

Voraussetzung für die Zulassung zur Modulprüfung keine

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