klassisches Programm der Veranstaltung:
Verteilung von Maßzahlen
Schätzfunktion und deren Eigenschaften
Punktschätzung
Intervallschätzung
Testen
Modellieren
Wie in der Statistik I angekündigt wird (für die Studierenden nach dem neuen BA-Modell) auch in der Statistik II das Mitarbeits-Punkte-Modell umgesetzt.
Gegenstände der Statistik I werden als bekannt vorausgesetzt.
Siehe: Semester-App.
Wolf, Naeve, Tiemann (2006): BWL-Crash-Kurs Statistik : aktiv mit R bzw.
aktuellere Online-Version z.B. über unsere Bibliothek
Fahrmeir (2010): Statistik : der Weg zur Datenanalyse
Schlittgen (2008): Einführung in die Statistik : Analyse und Modellierung von Date
Frequency | Weekday | Time | Format / Place | Period |
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Module | Course | Requirements | |
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25-FS-EM Einführungsmodul | E2: Einführende Veranstaltung aus den Fakultäten | Student information | |
E3: Einführende Veranstaltung aus den Fakultäten | Student information | ||
25-FS-GM Grundlagenmodul | E2: Einführende Veranstaltung aus den Fakultäten | Student information | |
E3: Einführende Veranstaltung aus den Fakultäten | Student information | ||
31-M3 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 | |
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Frauenstudien | (Enrollment until SoSe 2015) | ||||||
Studieren ab 50 |
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