Stochastics - Interactive curriculae of TU Ilmenau
The interactive curriculae provide information on the degree programmes offered by the TU Ilmenau.
Please refer to the respective study and examination rules and regulations for the legally binding curricula (Annex Curriculum).
You can find all details on planned lectures and classes in the course catalogue.
Please note that this page is no longer updated. All modules and study plans from PO version 2021 onwards (Bachelor and Master study programs) are now available on the Campus Portal.
| module properties Stochastics in degree program Bachelor Ingenieurinformatik 2021 | |
|---|---|
| module number | 200375 |
| examination number | 240272 |
| department | Department of Mathematics and Natural Sciences |
| ID of group | 2412 (Probability Theory and Mathematical Statistics) |
| module leader | Prof. Dr. Thomas Hotz |
| term | summer term only |
| language | Deutsch |
| credit points | 5 |
| on-campus program (h) | 45 |
| self-study (h) | 105 |
| obligation | obligatory module |
| exam | examination performance with multiple performances |
| details of the certificate | Das Modul Stochastik mit der Prüfungsnummer 240272 schließt mit folgenden Leistungen ab:
Details zum Abschluss Teilleistung 1: erfolgreicher Abschluss der Studienleistung erfordert Abgabe eines Lösungsvorschlags für je eine Aufgabe von insg. mind. 12 Aufgabenblättern Details zum Abschluss Teilleistung 2: |
| link to Moodle course | https://moodle2.tu-ilmenau.de/course/view.php?id=1830 |
| teacher | |
| signup details for alternative examinations | 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. This module contains at least one alternative exam part. Please note that this must usually be registered at the beginning of the semester in which it is offered. |
| maximum number of participants | |
| previous knowledge and experience | Höhere Analysis, einschließlich Folgen, Reihen, (Mehrfach-)Integrale, elementare Kombinatorik |
| learning outcome | Die Studierenden sind in der Lage, mit Hilfe
wahrscheinlichkeitstheoretischer bzw. statistischer Begriffe und
Methoden Zufallsexperimente sowie statistische Fragestellungen sinnvoll
zu modellieren, zu beschreiben und zielgerichtet zu analysieren sowie
derartige Modellierungen und Analysen kritisch zu bewerten. Die praktische Umsetzung dessen, insbesondere am Rechner, wurde in der Übung vermittelt; die eigenständige Umsetzung konnte mit einer aSL nachgewiesen werden (Teilleistung 1). |
| content | Wahrscheinlichkeitstheorie: Wahrscheinlichkeiten, bedingte Wahrscheinlichkeiten, stochastische Unabhängigkeit, Zufallsvariablen, Verteilungen und ihre Eigenschaften, Rechnen mit Erwartungswerten und (Ko-)Varianzen, Gesetze der großen Zahlen, Approximation von Verteilungen, insbesondere zentraler Grenzwertsatz, Delta-Methode Statistik: deskriptive Statistik, Eigenschaften von Schätzern, Momentenschätzer, Maximum-Likelihood-Methode, Konfidenzbereiche, Asymptotik, Hypothesentests, multivariate Statistik, angewandte Statistik |
| media of instruction and technical requirements for education and examination in case of online participation | Jupyter Notebooks, Folien, Tafel, Software |
| literature / references | Peck, R., Short, T., Olsen, C.: Statistics - Learning from Data. 2. Aufl., Cengage, 2019. |
| evaluation of teaching | |