Technische Universität Ilmenau

Stochastics - Modultafeln of TU Ilmenau

The module lists 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 electronic university catalogue.

Information and guidance on the maintenance of module descriptions by the module officers are provided at Module maintenance.

Please send information on missing or incorrect module descriptions directly to modulkatalog@tu-ilmenau.de.

module properties Stochastics in degree program Bachelor Technische Kybernetik und Systemtheorie 2021
module number200375
examination number240272
departmentDepartment of Mathematics and Natural Sciences
ID of group 2412 (Probability Theory and Mathematical Statistics)
module leaderProf. Dr. Thomas Hotz
term summer term only
languageDeutsch
credit points5
on-campus program (h)45
self-study (h)105
obligationobligatory module
examexamination performance with multiple performances
details of the certificateDas Modul Stochastik mit der Prüfungsnummer 240272 schließt mit folgenden Leistungen ab:
  • alternativ semesterbegleitende Studienleistung mit einer Wichtung von 0% (Prüfungsnummer: 2400721)
  • schriftliche Prüfungsleistung über 90 Minuten mit einer Wichtung von 100% (Prüfungsnummer: 2400722)

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:

signup details for alternative examinationsDie Anmeldung zur alternativen semesterbegleitenden Abschlussleistung erfolgt über das Prüfungsverwaltungssystem (thoska) außerhalb des zentralen Prüfungsanmeldezeitraumes. Die früheste Anmeldung ist generell ca. 2-3 Wochen nach Semesterbeginn möglich. Der späteste Zeitpunkt für die An- oder Abmeldung von dieser konkreten Abschlussleistung ist festgelegt auf den (falls keine Angabe, erscheint dies in Kürze):
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

Folien, Tafel, Software

literature / references

Ross, S.M.: Statistik für Ingenieure und Naturwissenschaftler. 3. Aufl., Elsevier, 2006.
Snedecor, G.W.; Cochran, W.G.: Statistical Methods. 8. Aufl., Iowa State Press, 1989.
Stahel, W.A.: Statistische Datenanalyse. 4. Aufl., vieweg, 2002.
Krengel, U.: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. 4. Aufl., vieweg, 1998.

evaluation of teaching