Veranstalter

Dozent
Prof. Dr. Volker Schmidt

Übungsleiter
Daniel Westhoff

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Zeit und Ort

Vorlesung
Dienstag, 14 - 16 Uhr, H14

Übung
Montag, 16 - 18 Uhr, H14, Beginn 12.10.2015

Tutorium
Montag, 16 - 18 Uhr, H14, zweiwöchentlich
Das Tutorium findet in den Wochen statt, in denen keine Übung ist. Dort sollen in 4er Gruppen die Lösungen der R-Aufgaben präsentiert werden.

Zusatztutorium
Donnerstag, 16-18 Uhr, Raum O27 / 122
Hier werden mathematische Grundlagen sowie der Vorlesungsstoff wiederholt.
Beginn: 20.10.2015

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Umfang

2 Stunden Vorlesung + 1 Stunde Übung + 1 Stunde Tutorium

 

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Skript

Die Vorlesung basiert auf den folgenden Skripten:

Skript 1 (Kapitel 5)

Skript 2

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Übungsblätter

Übungsblatt 1 Datensatz.csv Lösung

Übungsblatt 2

Übungsblatt 3 Lösung

Übungsblatt 4

Übungsblatt 5 Datensatz Lösung

Übungsblatt 6

Übungsblatt 7

Übungsblatt 8 Lösung

Übungsblatt 9 Lösung

Übungsblatt 10

Übungsblatt 11 Lösung

Übungsblatt 12

Übungsblatt 13 schlaf.txt Lösung

Übungsblatt 14

Wiederholungsaufgaben

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Studie Lerneigenschaften

Hier der Link zur Studie sowie der QR-Code:

 

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Weitere Materialien

Ein Skript zur Statistik-Software R kann hier heruntergeladen werden.
Die Benutzeroberfläche RStudio kann hier heruntergeladen werden. Vorher muss aber die Programmiersprache R installiert werden. RStudio ist nicht zwingend erforderlich, bietet aber eine sehr übersichtliche Benutzeroberfläche.

<link file:115287 download>Einführung zu R <link file:115286 download>BspDatei1 <link file:115285 download>BspDatei2

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Klausur

Voraussetzung zur Teilnahme an der Klausur ist das Erreichen von 50% der Übungspunkte. Dies entspricht 132,5 Punkten. Bitte bis zum 15. Februar 2016 im Hochschulportal für die Vorleistung anmelden!

Erlaube Hilfsmittel: Ein beidseitig von Hand beschriebenes DIN A4-Blatt, nicht programmierbarer Taschenrechner.

Um Übungspunkte zu erhalten ist eine Anmeldung im SLC für die Veranstaltung nötig.

Die erste Klausur findet am 25.02.2016 von 9-11 Uhr im H22 statt.

Die Nachklausur findet am 07.04.2016 von 9-11 Uhr im H22 statt.

Die Nachklausur ist korrigiert, die Punkte sind im SLC zu finden. Der Noteschlüssel ist wie folgt:

90+: 1,0
84-89: 1,3
78-83: 1,7
72-77: 2,0
66-71: 2,3
60-65: 2,7
54-59: 3,0
50-53: 3,3
45-49: 3,7
40-44: 4,0

Halbe Punkte werden aufgerundet.
Die Klausureinsicht findet am Montag, 11.4. um 14 Uhr bei mir im Büro statt.

 

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Voraussetzungen

Höhere Mathematik, Angewandte Stochastik I

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Zielgruppe

Studenten von nicht-mathematischen Studiengängen

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Inhalt

• Beschreibende Statistik
• Schätzer: Punktschätzung, Intervallschätzung
• Lineare Regression
• Statistische Tests

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Weitere Informationen

Alle Studenten werden gebeten, sich über SLC für die Vorlesung anzumelden.

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Literatur

Link zum Semesterapparat

• H. Bauer
  Wahrscheinlichkeitstheorie
  Verlag De Gruyter, Berlin 2002.

• P. Bickel, K. Doksum
  Mathematical Statistics: Basic Ideas and Selected Topics, 2nd edition
  Prentice Hall, London 2001.

• G. Casella, R.L. Berger
  Statistical Inference, 2nd edition
  Duxbury.Pacific Grove 2002.

• U. Krengel
  Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik
  Vieweg-Verlag, Braunschweig 2002.

• L. Sachs, J. Hedderich
  Angewandte Statistik - Methodensammlung mit R
  Springer, Berlin 2006.