Statistik I

 

Lecturer: Dr.-Ing. Rico Radeke
Assistant: Dipl.-Ing. Pit Hofmann
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: 03.04.2023
Monday (weekly) 11:10 – 12:40    BAR S4
Thursday (odd weeks) 9:20 – 10:50     BAR S4

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

DateTypeRoomTopic
03.04.2023V1BAR E85Einführung, Gegenstand, Entwicklungsgeschichte
13.04.2023Ü1BAR S4Nutzung von Python, JupyterHub
17.04.2023V2BAR S4Ergänzungen zur Wahrscheinlichkeitstheorie, Kombinatorik
24.04.2023V3BAR S4Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Stichproben
27.04.2023V4BAR S4Momente
08.05.2023Ü2BAR S4Aufg. 1-7
11.05.2023V5BAR S4Charakteristische Funktionen
15.05.2023V6BAR S4Wichtige Wkt.-Verteilungen diskreter ZG
22.05.2023V7BAR S4Wichtige Wkt.-Verteilungen stetiger ZG
25.05.2023Ü3BAR S4Aufg. 8-17
05.06.2023V8BAR S4Grenzwertsätze und Gesetze der großen Zahl
08.06.2023V9BAR S4Beschreibende Statistik
12.06.2023V10BAR S4Beschreibende Statistik (2)
19.06.2023Ü4BAR S4Aufg. 18-24
22.06.2023V11BAR S4Zufall
26.06.2023Ü5BAR S4Aufg. 25-32
03.07.2023Ü6BAR S4Aufg. 33-41
06.07.2023V12BAR S4WrapUp, Ausblick Stat2, Feedback
10.07.2023Ü7BAR S4Aufg. 42-46, Prüfungsvorbereitung
19.07.2023 09:20PrüfungBAR S4Prüfung (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