Every winter semester
15 Credit points
For information on the duration of the modul, refer to the courses of study in which the module is used.
Die Studierenden verstehen Optimierungsstrategien und sind vertraut mit den mathematischen Methoden der Optimierung, die diese begründen. Die Studierenden entwickeln das Verständnis für die grundlegenden Prinzipien der mathematischen Optimierung und sind in der Lage, in diesem Zusammenhang mathematische Beweise eigenständig zu führen. Sie können die Modelle in der Praxis anwenden.
Sie verinnerlichen Grundideen statistischen Denkens und sind in der Lage, statistische Konzepte anzuwenden.
Lehrinhalte:
Operations Research:
Die Vorlesung behandelt die grundlegenden Konzepte der linearen Optimierung. Inhalte sind die Grundlagen der konvexen Analysis, Simplex-Algorithmus, Dualität linearer Programme, Schattenpreise.
Weitere Themen, die der/die Lehrende optional wählen kann sind z.B.
Netzwerkoptimierung
Spieltheorie
Diskrete Optimierung
Nichtlineare Optimierung
Statistik:
Die Vorlesung beginnt mit explorativer Statistik (Histogramm, Kerndichteschätzung, etc). Anschließend wird die Maximum Likelihood Theorie in hinreichend mathematischer Tiefe behandelt (inkl. Cramer-Rao Schranke). Konfidenzintervalle, statistische Tests und die Grundidee von Bootstrapping schließen die Veranstaltung ab. Alle Konzepte werden auch praktisch am Rechner (mit R) durchgeführt.
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Vorausgesetzte Module:
24-B-LA: Lineare Algebra
Module structure: 2 SL, 1 bPr 1
| Allocated examiner | Workload | LP2 |
|---|---|---|
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Teaching staff of the course
Übungen zu Grundlagen der Statistik
(tutorial (in connection with lecture/seminar))
Regelmäßiges Bearbeiten der Übungsaufgaben zu der gewählten Veranstaltung jeweils mit erkennbarem Lösungsansatz sowie die Mitarbeit in den Übungsgruppen zu der gewählten Veranstaltung (Die Studierenden liefern regelmäßig Beiträge zur fachlichen Diskussionen in der Übungsgruppe. In Betracht kommen insbesondere fachliche Kommentare und Fragen zu den vorgestelten Lösungsvorschlägen sowie zweimaliges Vorrechnen von Übungsaufgaben nach Aufforderung). Die Veranstalterin/der Veranstalter kann einen Teil der Übungsaufgaben durch Präsenzübungen ersetzen. |
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Teaching staff of the course
Übungen zu Operations Research
(tutorial (in connection with lecture/seminar))
Regelmäßiges Bearbeiten der Übungsaufgaben zu der gewählten Veranstaltung jeweils mit erkennbarem Lösungsansatz sowie die Mitarbeit in den Übungsgruppen zu der gewählten Veranstaltung (Die Studierenden liefern regelmäßig Beiträge zur fachlichen Diskussionen in der Übungsgruppe. In Betracht kommen insbesondere fachliche Kommentare und Fragen zu den vorgestelten Lösungsvorschlägen sowie zweimaliges Vorrechnen von Übungsaufgaben nach Aufforderung). Die Veranstalterin/der Veranstalter kann einen Teil der Übungsaufgaben durch Präsenzübungen ersetzen. |
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Gemeinsame Modulprüfung zu Operations Reserarch und Grundlagen der Statistik in Form einer Klausur im Umfang von in der Regel 150 Minuten. Auf Grundlage der in den Klausurteilen erzielten Punkte erfolgt eine Gesamtbewertung und es wird eine gemeinsame Note ermittelt. Hierzu werden die Ergebnisse der Klausurteile im Verhältnis 3 zu 2 (Operations Reserach zu Statistik) gewichtet.
Anstelle der Klausur kann die Modulprüfung als eine gemeinsame mündliche Prüfung im Umfang von ca. 30-45 Minuten durchgeführt werden.
| Degree programme | Version | Profile | Recommended start 3 | Duration | Mandatory option 4 |
|---|---|---|---|---|---|
| Mathematical Economics / Bachelor of Science [FsB vom 30.09.2016 mit Berichtigung vom 10.01.2017 und Änderungen vom 15.05.2017, 01.03.2018, 01.03.2019, 16.09.2019 und 02.03.2020] | Bachelor with One Core Subject (Academic) | Business Administration | 4. o. 5. | one semester | Obligation |
| Mathematical Economics / Bachelor of Science [FsB vom 30.09.2016 mit Berichtigung vom 10.01.2017 und Änderungen vom 15.05.2017, 01.03.2018, 01.03.2019, 16.09.2019 und 02.03.2020] | Bachelor with One Core Subject (Academic) | Political Economy | 4. o. 5. | one semester | Obligation |
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