Statistik I

Main lecturer: Dr. Roland Schingnitz

 

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

Course Schedule

Starting date: 04.04.2021
Lectures: Monday 11:10 – 12:40    BAR 0E85U
Exercises: Thursday (even weeks) 9:20 – 10:50     BAR 0E85U

DateTypeRoomTopic
04.Apr.2022V1BAR 0E85UEinführung, Gegenstand, Entwicklungsgeschichte
07.Apr.2022V2BAR 0E85UErgänzungen zur Wahrscheinlichkeitstheorie, Kombinatorik
11.Apr.2022V3BAR 0E85UWahrscheinlichkeitsverteilungen und Momente
21.Apr.2022Ü1BAR 0E85UAufg. 1-3, Zusatz
25.Apr.2022V4BAR 0E85UNutzung von Python
02.May.2022V5BAR 0E85U
05.May.2022Ü2BAR 0E85UAufg. 4-7
09.May.2022V6BAR 0E85UEntnahme von Stichproben
16.May.2022V7BAR 0E85URechenregeln für Erwartungswerte, Varianzen, Dichtefkt. u.a.
19.May.2022Ü3BAR 0E85UAufg. 8-12
23.May.2022V8BAR 0E85UWichtige Wkt.-Verteilungen diskreter ZG
30.May.2022V9BAR 0E85UWichtige Wkt.-Verteilungen stetiger ZG
02.Jun.2022Ü4BAR 0E85UNutzung von numpy und scipy
13.Jun.2022V10BAR 0E85UWichtige Wkt.-Verteilungen stetiger ZG (2)
16.Jun.2022Ü5BAR 0E85UAufg. 13-17
20.Jun.2022V11BAR 0E85UGrenzwertsätze, Stochast. Konvergenz
27.Jun.2022V12BAR 0E85USätze von Tschebyscheff und Bernoulli
30.Jun.2022Ü6BAR 0E85UAufg. 18-24
04.Jul.2022V13BAR 0E85UBeschreibende Statistik
11.Jul.2022V14BAR 0E85UBeschreibende Statistik (2)
14.Jul.2022Ü7
BAR 0E85UAufg. 25-31
Prüfungsvorbereitung

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