Modul Statistik

Code:	238400
Modul:	Statistik
Module title:	Statistics
Version:	2.0 (02/2018)
letzte Änderung:	09.11.2021
Modulverantwortliche/r:	Prof. Dr. rer.nat. habil. Schnell, Uwe U.Schnell@hszg.de

angeboten in den 3 Studiengängen:	Informatik (M.Sc.) gültig ab Matrikel 2018
	Informatik (M.Sc.) gültig ab Matrikel 2020
	Informatik (M.Sc.) gültig ab Matrikel 2024

Modul läuft im:	WiSe (Wintersemester)
Niveaustufe:	Master
Dauer des Moduls:	1 Semester
Status:	Pflichtmodul
Lehrort:	Görlitz
Lehrsprache:	Deutsch

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*	Gesamtarbeitsaufwand pro Modul (1 ECTS-Punkt entspricht einem studentischen Arbeitsaufwand von 30 Zeitstunden)
**	eine Semesterwochenstunde (SWS) entspricht 45 Minuten pro Woche

Selbststudienzeit in h	Angabe gesamt	davon
	105	60 Vor- und Nachbereitung LV	30 Vorbereitung Prüfung	15 Sonstiges

Lehr- und Lernformen:	Vorlesung, Selbststudium, Übung, Arbeit mit den Programmen Excel und Statistik-Labor im Computerkabinett



Prüfung(en)
Prüfung	mündliche Prüfungsleistung (PM)	30 min	100.0%

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Lerninhalt:	Beschreibende Statistik für ein- und zweidimensionale Merkmale, tabellarische und grafische Darstellung, Häufigkeitsverteilung; Mittelwertmaße, Streuungsmaße, Zusammenhangsmaße. Grundlagen der schließenden Statistik, Parameterschätzungen, Konfidenzintervalle, Statistische Tests. Regressionsanalyse, Varianzanalyse

Lernergebnisse/Kompetenzen:
Fachkompetenzen:	Beherrschung der Grundbegriffe und Methoden der beschreibenden und schließenden Statistik. Beherrschung der statistischen Arbeitsweise, Umgang mit statistischen Erhebungen, Präsentation von statistischen Ergebnissen. Computergestützte Datenaufbereitung und -analyse Absolventen haben auf der Grundlage eines breiten Basis- und Überblickswissens vertiefte Kenntnisse der mathematischen Prinzipien und den theoretischen Grundlagen der Informatik sowie den Methoden der Software Engineering und können diese eigenständig weiterentwickeln.
Fachübergreifende Kompetenzen:	Die Absolventen sind in der Lage, komplexe Aufgabenstellungen in der Informatik in einem breiten Umfeld mit teilweise neuen und/oder unbekannten Einflussgrößen und ggf. konkurrierenden Spezifikationen zu identifizieren, zu abstrahieren, zu strukturieren und weitgehend selbständig ganzheitlich/integrativ zu lösen (Abstraktionsvermögen, Einfallsreichtum). Die Absolventen sind in der Lage, wissenschaftliche Methoden systematisch zu durchdringen, zu analysieren, zu bewerten und auch für neue Aufgabenfelder zu nutzen (Flexibilität). Die Absolventen sind in der Lage, vertiefte Literaturrecherchen durchzuführen und aktuelle Forschungsergebnisse für ihre Arbeit zu nutzen (Wissensdrang). Absolventen können sich jederzeit logisch und überzeugend in mündlicher und schriftlicher Form artikulieren sowie über Inhalte und Probleme der jeweiligen Disziplin sowohl mit Fachkolleginnen und -kollegen als auch mit einer breiteren Öffentlichkeit, fremdsprachlich und interkulturell kommunizieren (Kommunikation, passives Kritikvermögen ).

Notwendige Voraussetzungen für die Teilnahme:	Kenntnisse in den Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung
Empfohlene Voraussetzungen für die Teilnahme:	Modul "Mathematische Grundlagen der Informatik und Wahrscheinlichkeitsrechnung" Modul "Angewandte Analysis"

Literatur:

Bamberg, Baur, Krapp: Statistik, De Gruyter, 2017. Dürr, Mayer: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Schließende Statistik, Hanser, 2017. Hellbrück: Angewandte Statistik: Methodensammlung mit R, Springer Gabler, 2016. Lehn, Wegmann: Einführung in die Statistik, Teubner, 2012. Monka, Schöneck, Voß: Statistik am PC, Lösungen mit Excel, Hanser, 2008. Nollau, Partzsch, Storm, Lange: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik in Beispielen und Aufgaben, Teubner, 1997. Papula: Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler, Band3, Springer Vieweg, 2016. Sachs, Hedderich: Angewandte Statistik: Methodensammlung mit R, Springer Spektrum, 2018.