Statistik I

 

Lecturer: Dr. Roland Schingnitz
Main lecturer:
Dr. Roland Schingnitz


 

ACHTUNG: Die Prüfung findet am 26.07.2019 (2./3.DS) im Raum BAR 205 (nicht in BAR 218 !!!) statt.

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: 01.04.2019
Lectures: Monday 11:10 – 12:40    Room: SCHU A419
Exercises: Thursday (even weeks) 9:20 – 10:50     Room: BAR 218

DateTypeRoomTopic
1.Apr.2019V1SCH A419
4.Apr.2019Ü1BAR 218
8.Apr.2019V2SCH A419
15.Apr.2019V3SCH A419
18.Apr.2019Ü2BAR 218
29.Apr.2019V4SCH A419
02.May.2019Ü3BAR 218
06.May.2019V5SCH A419
13.May.2019V6SCH A419
16.May.2019Ü4BAR 218
20.May.2019V7SCH A419
27.May.2019V8SCH A419
3.Jun.2019Ü5 (!!!)SCH A419
17.Jun.2019V9SCH A419
24.Jun.2019V10SCH A419
27.Jun.2019Ü6BAR 218
1.Jul.2019V11SCH A419
8.Jul.2019V12SCH A419
11.Jul.2019Ü7BAR 218

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