Basics of Statistics

xx.gstat-en.v, 14 Lektionen in HS2022

Lektionen (alle vorbei)

Di., 20.09.08:00-11:35MT20bTS O2.49Thoralf Mildenberger
Di., 27.09.08:00-11:35MT20bTS O2.49Thoralf Mildenberger
Di., 04.10.08:00-11:35MT20bTS O2.49Thoralf Mildenberger
Di., 11.10.08:00-11:35MT20bTS O2.49Thoralf Mildenberger
Di., 18.10.08:00-11:35MT20bTS O2.49Thoralf Mildenberger
Di., 25.10.08:00-11:35MT20bTS O2.49Thoralf Mildenberger
Di., 01.11.08:00-11:35MT20bTS O2.49Thoralf Mildenberger
Di., 08.11.08:00-11:35MT20bTS O2.49Thoralf Mildenberger
Di., 15.11.08:00-11:35MT20bTS O2.49Thoralf Mildenberger
Di., 22.11.08:00-11:35MT20bTS O2.49Thoralf Mildenberger
Di., 29.11.08:00-11:35MT20bTS O2.49Thoralf Mildenberger
Di., 06.12.08:00-11:35MT20bTS O2.49Thoralf Mildenberger

Und 2 weitere. Alle im Stundenplan

Räume

Klassen

Modulbeschreibung 20HS

Das Modul Grundlagen der Statistik lehrt die Grundlagen der schliessenden Statistik. Die Studierenden lernen Konzepte, die es erlauben, anhand einer Stichprobe auf die Grundgesamtheit zu schliessen. Durch computergestützte Verfahren lernen sie, die theoretischen Konzepte anzuwenden.

ECTS
4
Institut
T IDS
Verantwortung
Hofer Christoph
Sprache
( ) Deutsch (X) Englisch

Modulinhalte

Die Studierenden lernen, zwischen theoretischen Modellen und empirischen Daten (Stichprobe) zu unterscheiden. Das Modul vermittelt dazu grundlegende Kenntnisse über Verfahren und Prinzipien des Schätzens und Testens. Neben den klassischen Standardverfahren für gängige Modelle werden computerbasierte Resampling-Methoden eingeführt, welche eine breite Anwendbarkeit ermöglichen und relativ einfach in der Praxis eingesetzt werden können. Der Unterricht gliedert sich in die folgenden Blöcke: Stichproben- und Schätztheorie: Stichprobenverteilungen Schätzfunktionen Eigenschaften von Schätzfunktionen Verschiedene Ansätze zur Punktschätzung Konfidenzinetrvalle und ihre Eigenschaften Testtheorie: llgemeine Prinzipien von Hypothesentests (Signifikanzniveau, Fehler 1. und 2. Art sowie die Trennschärfe (Macht) eines Testes) Konkrete parametrische und nicht-parametrische 1- und 2-Stichprobentests Die in der Vorlesung vermittelten Konzepte lernen die Studierenden anhand von konkreten Übungsaufgaben mit der Statistiksoftware R umzusetzen.

Voraussetzungen

Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und deskriptiver Statistik. Grundkenntnisse der statistischen Software/Programmiersprache R.

Modulgeschichte

  • Version 5.0, gültig ab 01.08.2024

    • Voraussetzungen erstmals erfasst

Versionen

  • 20HSt.BA.XX.GSTAT-EN.20HS