Grundlagen der Statistik

Modulinhalte

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: Allgemeine 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.