Angewandte Stochastik - Interaktive Studienpläne der TU Ilmenau
Die Interaktiven Studienpläne sind ein Informationsangebot zu den Studiengängen der TU Ilmenau.
Die rechtsverbindlichen Studienpläne entnehmen Sie bitte den jeweiligen Studien- und Prüfungsordnungen (Anlage Studienplan).
Alle Angaben zu geplanten Lehrveranstaltungen finden Sie im elektronischen Vorlesungsverzeichnis.
Bitte beachten Sie, dass auf dieser Seite keine Aktualisierungen mehr vorgenommen werden. Alle Module und Studienpläne ab der PO-Version 2021 (Bachelor- und Master-Studiengänge) sind ab sofort im Campus-Portal erreichbar.
| Modulinformationen zu Angewandte Stochastik im Studiengang Bachelor Data Science 2025 | |
|---|---|
| Modulnummer | 201316 |
| Prüfungsnummer | 2400923 |
| Fakultät | Fakultät für Mathematik und Naturwissenschaften |
| Fachgebietsnummer | 2412 (Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik) |
| Modulverantwortliche(r) | Prof. Dr. Thomas Hotz |
| Turnus | Sommersemester |
| Sprache | Deutsch |
| Leistungspunkte | 5 |
| Präsenzstudium (h) | 45 |
| Selbststudium (h) | 105 |
| Verpflichtung | Pflichtmodul |
| Abschluss | alternative Prüfungsleistung |
| Details zum Abschluss | Die Studierenden erhalten vorlesungsbegleitende Aufgabenstellungen, diskutieren diese, verschriftlichen ihre Erkenntnisse und präsentieren sich diese gegenseitig. Die Abschlussnote ergibt sich als Gesamtbild aus den Bewertungen der schriftlichen Hausarbeiten sowie der Präsentationen. |
| Link zum Moodle-Kurs | |
| Lehrende | |
| Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL | Dieses Modul enthält mindestens eine alternative semesterbegleitende Abschlussleistung. Bitte beachten Sie, dass diese in der Regel schon zu Beginn des Semesters, in dem diese angeboten wird, angemeldet werden muss. Über die Details und Zeiträume dazu werden Sie vom Lehrenden und/oder dem Prüfungsamt informiert. Fragen Sie gegebenenfalls unbedingt beim Lehrenden nach. |
| max. Teilnehmerzahl | |
| Vorkenntnisse | Höhere Analysis, einschließlich Folgen, Reihen und (Mehrfach-)Integrale; elementare Kombinatorik; angewandte lineare Algebra |
| Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen | Die Studierenden kennen Verfahren der deskripten Statistik, der explorativen Datenanalyse sowie der schließenden Statistik und können diese selbstständig auf entsprechende Datensätze anwenden. Sie wissen, wie Daten in Abhängigkeit der Art ihrer Erhebung mathematisch modelliert werden können und welche Konsequenzen diese Modellierung hat. Insbesondere sind sie in der Lage, in einer konkreten Situation zu beurteilen, welche Methoden der Datenanalyse sinnvoll angewendet und welche Schlussfolgerungen aus deren Ergebnissen gezogen werden können. |
| Inhalt | Deskriptive Statistik; Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie; stochastische Modelle; Gesetz der großen Zahlen; zentraler Grenzwertsatz; Grundbegriffe der schließenden Statistik |
| Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer Form | Jupyter Notebooks, Folien, Tafel, Software |
| Literatur | Peck, R., Short, T., Olsen, C.: Statistics - Learning from Data. 2. Aufl., Cengage, 2019. |
| Lehrevaluation | |