Multivariate Statistik - 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 Multivariate Statistik im Studiengang Bachelor Informatik 2013 | |
|---|---|
| Modulnummer | 200453 |
| Prüfungsnummer | 2400805 |
| Fakultät | Fakultät für Mathematik und Naturwissenschaften |
| Fachgebietsnummer | 2412 (Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik) |
| Modulverantwortliche(r) | Prof. Dr. Thomas Hotz |
| Turnus | Sommersemester |
| Sprache | Deutsch |
| Leistungspunkte | 10 |
| Präsenzstudium (h) | 67 |
| Selbststudium (h) | 233 |
| Verpflichtung | Wahlmodul |
| Abschluss | mündliche Prüfungsleistung, 30 Minuten |
| Details zum Abschluss | |
| Link zum Moodle-Kurs | |
| Lehrende | |
| Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL | |
| max. Teilnehmerzahl | |
| Vorkenntnisse | Maßtheorie & Stochastik oder Stochastik |
| Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen | Die Studierenden sind in der Lage, erhobene Daten im Rahmen eines geeigneten statistischen Modells zu analysieren und sind ebenso in der Lage z. B. das Modell der linearen Regression, und die Qualität dieser Modellierung kritisch zu prüfen. |
| Inhalt | Kovarianzanalyse, lineare und nichtlineare Regression, gemischte Effekte, verallgemeinerte lineare Modelle, Klassifikation, funktionale Datenanalyse |
| Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer Form | Tafel, Skript, Aufgaben, Software |
| Literatur | Mardia, K. V., Kent, J. T. and Bibby, J. M. (1982). Multivariate analysis, Academic Press, London. Rao, C. R., Toutenburg, H., Shalabh and Heumann, C. (2008). Linear Models and Generalizations - Least Squares and Alternatives, 3rd edn, Springer, Berlin. Sengupta, D. and Jammalamadaka, S. R. (2003). Linear Models - An Integrated Approach, number 6 in Series on Multivariate Analysis, World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., Singapore. Weisberg, S. (1980). Applied Linear Regression, John Wiley & Sons, New York. |
| Lehrevaluation | |