Vorlesung + Übung: Mathematik II - Stochastik für WING - Stochastik für WIN - Stochastik für MSE - Details

Vorlesung + Übung: Mathematik II - Stochastik für WING - Stochastik für WIN - Stochastik für MSE - Details

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General information

Course name Vorlesung + Übung: Mathematik II - Stochastik für WING - Stochastik für WIN - Stochastik für MSE
Subtitle Modul: Statistik
Semester SS 2023
Current number of participants 259
Home institute Applied Data Analysis
Courses type Vorlesung + Übung in category Teaching
First date Tuesday, 18.04.2023 17:30 - 19:00, Room: (Gebäude C, HS I)
Veranstaltung findet in Präsenz statt / hat Präsenz-Bestandteile Yes
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: 08:15 - 09:45, weekly (8x)
Friday: 08:15 - 09:45, weekly (10x)
(C - HS IV)
Tuesday: 10:00 - 11:30, weekly (9x)
(Gebäude C, HS II)
Thursday: 14:00 - 15:30, weekly (12x)
(W - 1019)
Friday: 10:00 - 11:30, weekly (10x)
(Gebäude C, HS I)
Tuesday, 18.04.2023 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.