Statistik I

Overview

In this course students will be taught the usage of mathematical methods of statistics in the area of communication technology. The lectures include theoretical and practical methods of descriptive statistics and several procedures for tests and estimations of deductive statistics. Based on combinatorics and theory of probability the students will afterwards know, how to handle massive data and effects academically.
Continuation at Statistik II

Course Material found here.

General Information

Course language: German
elective course, 8th and 9th semester
2 1 0 (lecture/seminar/lab)
Course Number: ET-12 10 08
Lecturer: Dr.-Ing. Schingnitz

Course Schedule

Starting date: 03.04.2017
Lectures: Monday 11:10 – 12:40    Room: BAR 213
Exercises: Thursday (even weeks) 7:30 – 9:00     Room: HSZ 0101

Content of course

Zielstellung ist die Gewinnung von Aussagen zur Grundgesamtheit der betrachteten Objekte oder Vorgänge aus konkreten Stichproben unter Einbeziehung wahrscheinlichkeitstheoretischer Modelle. Vorlesungen und Übungsaufgaben helfen, diese für statistische Untersuchungen erforderlichen Modelle zu finden, und zeigen Methoden zu deren analytischer Behandlung auf. Die anschauliche Herleitung bzw. ingenieurmäßige Deutung der verwendeten Gesetzmäßigkeiten ist in erster Linie für den Elektrotechniker bestimmt. Für den praktischen Gebrauch werden oft benötigte Hilfsmittel zusammengestellt.

  • Gegenstand und Entwicklungsgeschichte der mathematischen Statistik
  • Vertiefungen und Ergänzungen zur Wahrscheinlichkeitstheorie: Kombinatorische Grundlagen; Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Momente und Rechenregeln; Wichtige spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilungen; Grenzwertsätze
  • Beschreibende Statistik: Messniveau von Daten; Empirische Verteilung eines Merkmals; Empirische Verteilung zweier Merkmale
  • Schließende/Beurteilende Statistik: Stichprobenvektor und Stichprobenfunktion, ausgewählte Stichprobenfunktionen
  • Statistische Schätzverfahren: Schätzfunktionen; Punktschätzungen; Konfidenz- und Prognosenintervalle
  • Statistische Prüfverfahren: Prüffunktionen; Hypothesenprüfungen zu Mittelwerten, Varianzen, Anteilwerten und Verteilungsgesetzen, Anpassungstests
  • Untersuchung stochastischer Zusammenhänge: Korrelations- und Regressionsanalyse; Varianzanalyse