Digicampus
Vorlesung + Übung: Mathematik II - Stochastik für WING - Stochastik für WIN - Stochastik für MSE - Details
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Lehrveranstaltung wird in Präsenz abgehalten.

General information

Course name Vorlesung + Übung: Mathematik II - Stochastik für WING - Stochastik für WIN - Stochastik für MSE
Subtitle Modul: Statistik
Semester SS 2024
Current number of participants 295
Home institute Applied Data Analysis
Courses type Vorlesung + Übung in category Teaching
Next date Monday, 27.05.2024 10:00 - 11:30, Room: (W-1020)
Online/Digitale Veranstaltung Veranstaltung wird in Präsenz abgehalten.
Hauptunterrichtssprache deutsch
Miscellanea Die Eintragung zu den Übungsgruppen ist erst nach der ersten Vorlesung möglich. Details hierzu werden in der ersten Vorlesung erläutert.
ECTS points 8 ECTS (Mathe II (Teil Stochasti

Rooms and times

(W-1020)
Monday: 10:00 - 11:30, weekly (10x)
Friday: 10:00 - 11:30, weekly (10x)
(W-1019)
Wednesday: 12:15 - 13:45, weekly (10x)
(C HS II)
Thursday: 14:00 - 15:30, weekly (10x)
Friday: 15:45 - 17:15, weekly (3x)
Friday, 07.06.2024 14:00 - 15:30
(T-1003)
Thursday: 15:45 - 17:15, weekly (10x)
No room preference
Friday: 15:45 - 17:15, weekly
(Sigma Park)
Friday, 02.08.2024 17:30 - 19:00

Module assignments

Comment/Description

Diese Veranstaltung beinhaltet den Teil "Stochastik" von Prof. Rathgeber des Moduls Mathematik II (MRM-1001) des Studiengangs WING (PO 21). Für den Teil "Lineare Algebra und Optimierung" von Prof. Klein des Moduls Mathematik II (MRM-1001) des Studiengangs WING (PO 21) gibt es eine separate Veranstaltung in Digicampus.
Studierende des Studiengangs WING (erste PO) können diese Veranstaltung als Modul MRM-0002 "Stochastik" belegen.
Studierende des Studiengangs WIN können diese Veranstaltung als Modul MRM-014 "Stochastik" belegen.
Studierende des Studiengangs MSE können diese Veranstaltung als Modul MRM-0148 "Stochastik für MSE" belegen.
Nähere Informationen werden in der Vorlesung bekannt gegeben.

Ziel dieser Veranstaltung ist, die Studierenden mit dem nötigen Rüstzeug auszustatten, grundlegende statistische Analysen zu verstehen und selbst durchführen zu können. Hierfür werden zunächst im Block Deskriptive Statistik graphische Darstellungsformen und die wichtigsten Kennzahlen behandelt. Der Block Wahrscheinlichkeitstheorie soll die mathematischen Grundlagen (Wahrscheinlichkeitsräume, Zufallsvariablen, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, etc.) liefern, die für den weiteren Verlauf der Veranstaltung unabdingbar sind. Im letzten Block - Induktive Statistik - beschäftigen sich die Studierenden mit der "Kunst des Schließens" und werden mit den wichtigsten statistischen Testverfahren vertraut gemacht.