310051 Statistik II (V) (SoSe 2019)

Contents, comment

Das klassische Programm der Veranstaltung besteht aus:

Wahrscheinlichkeiten
Verteilung von Maßzahlen
Schätzfunktion und deren Eigenschaften
Punktschätzung
Intervallschätzung
Testen
Modellieren

Software-technisch wird wieder R als Werkzeug zum Einsatz kommen.

Wie in der Statistik I angekündigt wird (für die Studierenden auch in der Statistik II das Mitarbeits-Punkte-Modell umgesetzt.
Notwendige (Teilnahme-)Voraussetzungen (siehe FsB), empfohlene Vorkenntnisse

Gegenstände der Statistik I werden als bekannt vorausgesetzt.
Konkretisierung der Anforderungen

Instrumente der Datenanalyse wie: Boxplot, Histogramm, emp. Verteilungsfunktion, Stichproben-Mittel und Varianz, Median, Quantile, QQ-Plot usw.
Zufallsvariablen: Erwartungswert und Varianz, WS-Funktion, Dichtefunktion, Verteilungsfunktion, Wurzel-n-Gesetz, zentrale Grenzwertsätze
Bernoulli-, Binomial-, Poisson-, Exponential-, Normalverteilung
Wahrscheinlichkeiten, WS-Baum, etwas Kombinatorik

Bibliography

Semester-App.
Fahrmeir (2010): Statistik : der Weg zur Datenanalyse
Schlittgen (2008): Einführung in die Statistik : Analyse und Modellierung von Daten
Wolf, Naeve, Tiemann (2006): BWL-Crash-Kurs Statistik : aktiv mit R; Online-Version über unsere Bibliothek: https://katalogplus.ub.uni-bielefeld.de/cgi-bin/new_search.cgi?query=crash+kurs+statistik+aktiv+mit+r&nurOnl=on

Teaching staff

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Subject assignments

Module Course Requirements  
25-FS-EM Introductory Module Einführungsmodul E2: Einführende Veranstaltung aus den Fakultäten Student information
E3: Einführende Veranstaltung aus den Fakultäten Student information
25-FS-GM Basic Module Grundlagenmodul E2: Einführende Veranstaltung aus den Fakultäten Student information
E3: Einführende Veranstaltung aus den Fakultäten Student information
31-M3 Statistics Statistik Statistik II Student information

The binding module descriptions contain further information, including specifications on the "types of assignments" students need to complete. In cases where a module description mentions more than one kind of assignment, the respective member of the teaching staff will decide which task(s) they assign the students.

Degree programme/academic programme Validity Variant Subdivision Status Semester LP  
Studieren ab 50    
Veranstaltungen für Schülerinnen und Schüler   Bei Gruppen ab drei Personen ist eine vorherige Anmeldung in der ZSB erforderlich.  
No more requirements
E-Learning Space
E-Learning Space
Address:
SS2019_310051@ekvv.uni-bielefeld.de
This address can be used by teaching staff, their secretary's offices as well as the individuals in charge of course data maintenance to send emails to the course participants. IMPORTANT: All sent emails must be activated. Wait for the activation email and follow the instructions given there.
If the reference number is used for several courses in the course of the semester, use the following alternative address to reach the participants of exactly this: VST_152299379@ekvv.uni-bielefeld.de
Notes:
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Tuesday, November 13, 2018 
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Friday, April 12, 2019 
Last update rooms:
Friday, April 12, 2019 
Type(s) / SWS (hours per week per semester)
lecture (V) / 2
Department
Faculty of Business Administration and Economics
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