Modulhandbuch - Universität Bayreuth

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Fakultät für Mathematik, Physik und InformatikFachgruppe InformatikMAT 104: Numerische Mathematik für Naturwissenschaftler und IngenieureH.-R. Schwarz, N. Köckler, Numerische Mathematik, 5. Aufl., Teubner, 2004.(auch die alten Auflagen unter dem Titel Schwarz: Numerische Mathematik, Teubnersind geeignet.)70
Fakultät für Mathematik, Physik und InformatikFachgruppe InformatikMAT 105: Statistische Methoden IKürzel: MAT 105Anmerkungen: -Nr. Veranstaltung SWSLehrveranstaltungen:4 SWS insgesamt.1 Statistische Methoden I - Vorlesung 22 Statistische Methoden I - Übung 2Semester: 5Modulverantwortliche(r):Sprache:Zuordnung Curriculum:Lehrform / SWS:Arbeitsaufwand:Angebotshäufigkeit:apl. Prof. Dr. Walter Olbricht (Lehrstuhl für Mathematik VII)deutschGeographie (Diplom)Volkswirtschaftslehre (Diplom)Angewandte Informatik (Bachelor)Philosophy & Economics (Bachelor)Betriebswirtschaftslehre (Diplom)Sportökonomie (Diplom)Gesundheitsökonomie (Diplom)Vorlesung 2 SWS Übung 2 SWSInsgesamt 180 h: Präsenzzeit (Vorlesung und Übung): 60 h; Eigenstudium: 90 h;Prüfungsvorbereitung, 30h;jedes Jahr im WintersemesterLeistungspunkte: 6Vorausgesetzte Module: -Voraussetzungen:Lernziele/Kompetenzen:Inhalt:Studien-/Prüfungsleistungen:Schulkenntnisse der Mathematik (auf Abiturniveau)Das Modul bietet eine erste Einführung in die Statistik. Neben der Vermittlunginhaltlicher Konzepte aus der deskriptiven und analytischen Statistik steht dabei dieEntwicklung des "statistischen Denkens" im Vordergrund. Die Studierenden sollen diespezifisch stochastische Denkweise verstehen und auf diese Weise denwissenschaftlichen Umgang mit zufallsabhängigen Phänomenen erlernen. Sie solleneinen Eindruck von den Möglichkeiten, aber auch von den Begrenzungen statistischerBetrachtungen gewinnen und zur eigenständigen kritischen Beurteilung statistischerÜberlegungen sowie zur sachkundigen Anwendung statistischer Methoden befähigtwerden.In erster Linie geht es um grundlegende Methoden aus der Versuchsplanung, derdeskriptiven Statistik, der Korrelations- und Regressionsanalyse, derWahrscheinlichkeitsrechnung und der Stichprobentheorie. Behandelt werden aberauch weniger klassische Themen wie explorative Datenanalyse (EDA) undstatistische Graphik.Teilprüfung71
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