| Kurzbeschreibung | Einführung in einfache Methoden und grundlegende Begriffe von Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung für Nichtmathematiker. Die Konzepte werden anhand einiger anschaulicher Beispiele eingeführt. |
| Lernziel | Grundverständnis für die Gesetze des Zufalls und des Denkens in Wahrscheinlichkeiten. Kenntnis von Methoden zur Darstellung von Daten und zu ihrer quantitativen Interpretation unter Berücksichtigung der statistischen Unsicherheit. |
| Inhalt | Modelle und Statistik für Zähldaten: Diskrete Wahrscheinlichkeitsmodelle, Binomial-Verteilung, Tests und Vertrauensintervalle für eine Wahrscheinlichkeit, Poisson-Verteilung und deren Statistik, weitere Verteilungen.
Modelle und Statistik für Messdaten: Beschreibende Statistik, Zufallsvariablen mit Dichten, t-Test und Wilcoxon-Test und zugehörige Vertrauensintervalle.
Regression: Das Modell der linearen Regression, Tests und Vertrauensintervalle, Residuenanalyse. |
| Skript | Es steht ein kurzes Skript zur Verfügung. |
| Literatur | - W. A. Stahel, Statistische Datenanalyse: Eine Einführung für Naturwissenschaftler, 5. Aufl., Vieweg, Braunschweig/Wiesbaden, 2007 |
| Voraussetzungen / Besonderes | Voraussetzungen: Grundlegende Mathematik-Kenntnisse wie sie im ersten Semester erworben werden. |
Kompetenzen | | Fachspezifische Kompetenzen | Konzepte und Theorien | geprüft | | Verfahren und Technologien | geprüft | | Methodenspezifische Kompetenzen | Analytische Kompetenzen | geprüft | | Entscheidungsfindung | gefördert | | Medien und digitale Technologien | gefördert | | Problemlösung | geprüft | | Persönliche Kompetenzen | Kritisches Denken | gefördert | | Selbststeuerung und Selbstmanagement | gefördert |
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