Ausbildungsprogramm

• Angestrebte Kompetenzen und Lernziele

  Am Ende des Kurses kennt der/die Studierende:

  • Eine Datenmenge zusammenfassen mithilfe verschiedener statistischen Graphiker und Kenngrössen, wie der Mittelwert, die Standardabweichung, Quartile,...
  • Berechnung der Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses
  • Die wichtigsten Wahrscheinlichkeitsverteilungen anwenden, um konkrete Zufallsexperimente zu modellieren
  • Bestimmung der Parameter eines statistischen Modells
  • Die Aufgabe der schliessenden Statistik verstehen
• Kursinhalte

  • Beschreibende Statistik: Stichprobe, Lageparameter und Steuungsparameter (Mittel und Zentralwert, Varianz und Standardabweichung, ...), graphische Darstellungen von Daten (Histogramm, Box-plots, ...)
  • Wahrscheinlichkeitsrechnung : Konzept der Wahrscheinlichkeit, Definition, Ereignisalgebra, Berechnung vonWahrscheinlichkeiten (Definitionen, bedingte Wahrscheinlichkeit, Satz von Bayes)
  • Zufallsvariablen : Definition, diskrete und stetige Zufallsvariablen, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Dichtefunktionen,Verteilungsfunktionnen, Erwartungswert, Varianz, wichtigsten Verteilungen (Bernoulli, Binomial, Geometrisch, Poisson,Uniform, Exponential, Normal), zentraler Grenzwertsatz
  • Schliessende Statistik : Schätzung von Parameter als Punktschätzungen (Mittel µ, Varianz sigma^2, Anteil p) undIntervallschätzungen (Konfidenzintervall für Mittel µ und Anteil p).
  • Lineare Regression mit der Methode der kleinsten Quadrate und Korrelationskoeffizient.

Unterrichtsform

Kursbeschreibung

Lernkontrolle

• Schlussprüfung Lernkontrolle Berichte

Notenberechnung / Validierungsmodalitäten

Kursnote = Gewichteter Mittelwert der Noten für die schriftlichen Arbeiten. --

Dozierende

Corinne Hager Jörin, Christophe Hebeisen, Rudolf Riedi