Statistik I

Lecturer: Dr.-Ing. Rico Radeke
Lecturer
Teaching Assistant

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 at opal.

General Information

Course language: German
elective course
Statistik 1 in 8th semester  (Summer Semester)
Statistik 2 in 9th semester (Winter Semester)
2 1 0 (lecture/seminar/lab)
Course Number: ET-12 10 08
Lecturer: Dr.-Ing. Rico Radeke

Course Schedule

Starting date: 07.04.2025
Monday (weekly) 11:10 – 12:40    BAR E85/U
Thursday (odd weeks) 11:10 – 12:40     BAR S4 or BAR 218

Lectures and exercises are scheduled based on content and learning progress during the semester.

DateTypeRoomTopic
07.04.2025 11:10 UhrV1BAR E85Einführung, Gegenstand, Entwicklungsgeschichte
10.04.2025 11:10 UhrÜ1BAR 218
Übung 1 - Nutzung von Python, JupyterHub
14.04.2025 11:10 UhrV2BAR E85
21.04.2025 11:10 Uhr--- no lecture ---Easter Monday--- no lecture ---
24.04.2025Ü2BAR 218 or BAR S4Übung 2 -
28.04.2025V3BAR E85
05.05.2025V4BAR E85
08.05.2025V5BAR 218 or BAR S4
12.05.2025Ü3BAR E85Übung 3
19.05.2025BAR E85
22.05.2025BAR 218 or BAR S4
26.05.2025BAR E85
02.06.2025BAR E85
05.06.2025BAR 218 or BAR S4
09.06.2025--- no lecture ---Pentecoast Week--- no lecture ---
16.06.2025BAR E85
19.06.2025BAR 218 or BAR S4
23.06.2025BAR E85
30.06.2025BAR E85
03.07.2025BAR 218 or BAR S4
07.07.2025BAR E85
14.07.2025BAR E85
17.07.2025BAR 218 or BAR S4
Juli/August 2025WrapUp, Konsultationen und Prüfungsvorbereitung
August 2025Examt.b.d.Exam (135min)

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