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 Stochastik im Studiengang Bachelor Ingenieurinformatik 2021 | |
|---|---|
| Modulnummer | 200375 |
| Prüfungsnummer | 240272 |
| 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 | Prüfungsleistung mit mehreren Teilleistungen |
| Details zum Abschluss | 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 zum Moodle-Kurs | https://moodle2.tu-ilmenau.de/course/view.php?id=1830 |
| 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. 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. |
| max. Teilnehmerzahl | |
| Vorkenntnisse | Höhere Analysis, einschließlich Folgen, Reihen, (Mehrfach-)Integrale, elementare Kombinatorik |
| Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen | 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). |
| Inhalt | 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 |
| 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 | |