Angewandte Statistik und prädiktive Methoden
Modulgruppe: Mathematik
Das Modul vermittelt Grundlagen statistischer Data Science. Dazu führt das Modul kurz in Grundbegriffe der Statistik wie Konfidenzintervalle und Hypothesentests ein und diskutiert anschließend lineare Modelle und die logistische Regression. Im weiteren Teil lernen Sie Methoden der angewandten Statistik kennen, die notwendig sind, um Prädiktionsmodelle unter statistischer Unsicherheit zu entwickeln und diese zu bewerten.
Präsenztermine:
- Freitag, 9. Mai 2025, 09:00 - 17:00 Uhr - Terminüberschneidung mit Modul MdP
- Freitag, 13. Juni 2025, 09:00 - 17:00 Uhr
- Mittwoch, 9. Juli 2025, 09:00 - 17:00 Uhr
Das Modulhandbuch finden Sie hier.
- Stichproben und ihre Kenngrößen
- parametrische Stichprobenmodelle
- Maximum-Likelihood-Schätzer
- Konfidenzintervalle und Signifikanztests
- Regressionsmodelle
- Varianzanalyse
- logistische Regression
- Prädikation: Plug-In, Bootstrap, Bayes
Das Modul Angewandte Statistik und prädiktive Methoden beinhaltet eine erste Einführung in fortgeschrittene statistische Methoden. Die Studierenden können zu einem gegebenen Datensatz eine Varianzanalyse mit Hilfe statistischer Software (insb. R) berechnen.
Das Online-Studium findet im Selbststudium und in Form von Gruppenarbeit statt. Für das Selbststudium steht ein ausführliches Skript zur Verfügung. Die zentralen Inhalte und zugehörige Beispiele werden zudem in kurzen Videos erläutert. Das lesefreundliche Skript ist nach dem didaktischen Konzept der Universität Ulm für berufsbegleitende Studierende aufbereitet.
Um die vermittelten Inhalte zu festigen, werden in regelmäßigen Abständen Übungsblätter veröffentlicht, deren Lösungen von den Studierenden und dem Mentor gemeinsam zu den Präsenzterminen vorgestellt werden.
Der Mentor des Moduls wird in regelmäßigen Abständen Online-Sprechstunden anbieten, die die Studierenden bei der Bearbeitung des Lernstoffs unterstützen. Außerdem steht ein weiteres Forum für den Austausch der Studierenden untereinander bereit.
Voraussetzung ist ein erster Hochschulabschluss.
Inhaltlich: Erfolgreiches Absolvieren des Moduls Stochastische Modellierung und Simulation (SMS)
Empfohlen wird:
- Ein Desktop-Rechner oder ein Notebook mit einer aktuellen, d.h. vom jeweiligen Hersteller unterstützten Version von Microsoft Windows, Apple macOS oder Linux
- Ein Headset
- Die aktuelle Version von Mozilla Firefox, Google Chrome, Apple Safari oder Microsoft Edge
- Internet-Zugang (z.B. über xDSL, Cable, LTE, 5G) mit mindestens 3 Mbit/s in Downstream- und 384 kbit/s in Upstream-Richtung ("DSL 3000").
Bitte zögern Sie nicht, uns bei Fragen zu den technischen Anforderungen zu kontaktieren.
Für die Zulassung zur Modulprüfung (Klausur/mündl. Prüfung) sind folgende Voraussetzungen zu erfüllen:
- Teilnahme an mindestens 2 Präsenzterminen
In Härtefällen kann ein formloser Antrag auf Zulassung zur Prüfung bei den Modulverantwortlichen gestellt werden.
Bei Krankheit ist den Modulverantwortlichen ein ärztliches Attest vorzulegen.
Bei erfolgreichem Abschluss des Moduls erhalten die Studierenden ein Zertifikat sowie ein Supplement, das die Inhalte des Moduls als Übersicht auflistet. Im Supplement bestätigen die Modulverantwortlichen das Äquivalent von 6 Leistungspunkten nach ECTS.
Die Studiengebühren der Module für immatrikulierte Studierende bzw. für die Belegung von Einzelmodulen im Kontaktstudium finden Sie auf der Seite zur Modulübersicht.
Dozent
Prof. Dr. Volker Schmidt
Professor am Institut für Stochastik
Mentor
Peter Schaumann
Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Statistik
