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Die Veranstaltung wurde 18 mal im Vorlesungsverzeichnis WiSe 2024/25 gefunden:
  • Funktionen:
Statistik für Naturwissenschaftler    Sprache: Deutsch    Keine Belegung möglich
(Keine Nummer) Vorlesung/Übung     WiSe 2024/25     jedes 2. Semester    
   Fakultät: Chemie    
 
      Wasser B.Sc., Wasser, Chemie, Analytik, Mikrobiologie (Bachelor of Science)   ( 3. Semester )
  LA Ba GyGe, Bachelor-Studiengang mit Lehramtsoption Gymnasium/Gesamtschule   ( 5. Semester )
  LA Ma BK, Master-Studiengang mit Lehramtsoption Berufskolleg
  LA Ma GyGe, Master-Studiengang mit Lehramtsoption Gymnasium/Gesamtschule
  LA Ma HRSGe, Master-Studiengang mit Lehramtsoption Haupt-, Real-, Sekundar- und Gesamtschulen
   Zugeordnete Lehrperson:   Meise
 
 
 
   Termin: Montag   10:00  -  12:00    wöch.       Raum :   S07 S00 D07   S07S  
  Vorlesung
 
 
   Gruppe:
G1   
 
   Termin: Montag   13:00  -  14:00    wöch.       Raum :   T03 R04 D10   T03R  
  Übung
 
 
   Gruppe:
G2   
 
   Termin: Montag   14:00  -  15:00    wöch.       Raum :   T03 R04 D10   T03R  
  Übung
 
 
   Gruppe:
G3   
 
   Termin: Montag   15:00  -  16:00    wöch.       Raum :   T03 R04 D10   T03R  
  Übung
 
 
 
   Kommentar:

Bitte einen Laptop oder ein Tablet mitbringen!

Die Übungen beginnen sofort ab dem 7.10., dort erhalten Sie Hilfe zur Nutzung der Software auf Ihren eigenen Geräten.

Lehrform

Vorlesung

Lernziele

Die Studierenden sollen statistische Konzepte verstehen und eigenständig mit dem Computer anwenden können. Als Programmiersprache wird hierbei „R“ (http://www.r-project.org) verwendet, eine frei erhältliche leistungsfähige statistische Software.

Inhalte

0. Einführung in R

1. Einführung in die Natur von Daten und den Nutzen von Statistik

2. Univariate deskriptive Statistik:Beschreiben und Interpretieren von Daten; Histogramme, Boxplots; Lageparameter (Mittelwert, Median, Standardabweichung, Varianz, Quantile)

3. Multivariate deskriptive Statistik: Multivariate Daten; Kontingenztafeln; absolute, relative, bedingte Häufigkeiten; Pearson Korrelationskoeffizient; Lineare Regression

4. Elementare Wahrscheinlichkeitsrechnung: Modellierung von Zufallsexperimenten; Rechenregeln für Wahrscheinlichkeiten; Unabhängigkeit von Ereignissen; Satz von der totalen Wahrscheinlichkeit; Satz von Bayes

5. Diskrete Zufallsvariablen: Zufallsvariablen; Wahrscheinlichkeits- und Verteilungsfunktion; Unabhängigkeit; Lageparameter (Erwartungswert, Transformationsregel, Varianz); (Pseudo-)Zufallszahlen in R; Beispiele: Bernoulliverteilung, diskrete Gleichverteilung, Binomialverteilung, geometrische Verteilung, Poissonverteilung

6. Stetige Zufallsvariablen:  siehe 5. Beispiele: Stetige Gleichverteilung, Exponentialverteilung, Normalverteilung (Parameter, Dichte, Standardisierung, tabellierte Verteilungsfunktion, Normalverteilung als Grenzverteilung, Normal-Quantil-Plot), Chi-Quadrat-Verteilung, t-Verteilung

7. Parameterschätzung: Statistisches Modell; Schätzer; gewünschte Eigenschaften ((asymptotische) Erwartungstreue, Konsistenz, mittlere quadratische Abweichung, Bias); Konfidenzintervalle (ein-/zweiseitig, Irrtumswahrscheinlichkeit); Konfidenzintervalle bei normalverteilten Grundgesamtheiten mit unbekanntem Erwartungswert und bekannter/unbekannter Varianz (Normalverteilung, Chi-Quadrat-Verteilung, t-Verteilung, Freiheitsgrad)

8. Testen von Hypothesen: Nullhypothese, Alternativhypothese; ein-/zweiseitig; mögliche Fehlentscheidungen (Fehler 1. und 2. Art); Signifikanzniveau; p-Wert; Binomialtest; Gauss-Test; t-Test

9. Spezielle Testproblemklassen: Multiples Testen; Chi-Quadrat-Vergleichstest; Nichtparametrische Tests (Vorzeichen-Test, Wilcoxon-Rangsummen-Test)

Prüfungsleistung

Klausur gemeinsam mit 9.2 (Klausurdauer wird am Anfang der Veranstaltung bekannt gegeben mindestens 45 min, maximal 180 min.).

Weitere Informationen zur Veranstaltung

Die Teilnahme am Vorkurs “Mathematik für Naturwissenschaftler” in der vorlesungsfreien Zeit vor dem Wintersemester wird empfohlen.