Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage:

• grundlegende Zähltechniken (Multiplikationsregeln, Kombinationen, Permutationen),
  zur Berechnung von Wahrscheinlichkeiten zu verwenden.
• bedingte Wahrscheinlichkeiten direkt und unter Verwendung des Satzes von Bayes zu berechenen, und auf Unabhängigkeit von Ereignissen zu prüfen.
• diskrete Zufallsvariable zu konstruieren und damit zu arbeiten (insbesondere die Bernoulli, Binomial-, geometrische und Poisson-Verteilung)
• mit kontinuierlichen Zufallsvariablen zu arbeiten (insbesondere die uniforme, Gauß und exponential Verteilung).
• mit Erwartungswerten und Varianzen zu arbeiten.
• das Gesetz der großen Zahlen und den zentralen Grenzwertsatz anzuwenden.
• deskriptitve Statistiken und Grafiken zu berechnen und zu interpretieren.
• Konfidenzintervalle für Schäzter zu berechnen und zu interpretieren.
• Hypothesentests durchzuführen und zu interpretieren (t-Tests, ANOVA, chi square-tests, Häufigkeiten) und mit dem p-Wert umzugehen.
• Korrelation zu vestehen und zu berechenen.
• Univariate lineare Regressionsmodelle anzupassen.
• die genannten Verfahren anhand der statistischen Software R umzusetzen.

Diese Vorlesung ist eine Einführung in die Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie für Studierende der Informatik. 

• Zählen (Permutationen, Kombinationen, Kombinatorik)
• Wahrscheinlichkeiten berechnen
• Bedingte Wahrscheinlichkeit und Unabhängigkeit, der Satz von Bayes
• Zufallsvariablen, Verteilungen
• Quantile, Momente, Erwartungswert, Varianz, Kovarianz, Korrelation 
• Sampling, Eigenschaften, Summe von Zufallsvariablen aus Zufallsstichprobe, Sampling aus Normalverteilung, Eigenschaften von Samplenmittelwert und Samplenvarianz, Ordnungsstatistik
• Gesetz der großen Zahlen, zentraler Grenzwertsatz
• Deskriptive Statistik (elementare Statistiken, Häufigkeitstabelle, Diagramme, empirische Verteilung, Histogramme)
• Signifikanztests und Konfidenzintervalle, Varianzanalyse, univariate lineare Regression

Vorlesung mit begleitenden Übungen. In der Vorlesung sollen zentrale Konzepte vorgestellt werden, die dann in den Übungen anhand von Fallbeispielen eingeübt und vertieft werden. Übungen beinhalten die Lösung von Aufgaben und die Verwendung von R für Berechnung, Simulation und Visualisierung.

Für Studierende der Informatik.

Teilnahmevoraussetzungen:

1. Erfolgreicher Abschluss von STEOP.
2. Grundkenntnisse der linearen Algebra and Analysis.

Bitte beachten Sie, dass eine detaillierte Kursbeschreibung und -plan sowie alle Ankündigungen und Materialien in TUWEL zu finden sind.

Ergebnis der schriftlichen Abschlussprüfung. Diese besteht aus Multiple-Choice-Fragen. Für jede Aufgabe gibt es vier mögliche Antworten, und nur eine ist korrekt. Diejenige Alternative, die die Aussage am besten ergänzt oder die Frage beantwortet, sollte durch Ankreuzen ausgewählt werden. Wenn Sie mehr als eine Antwort ankreuzen, wird die Frage als falsch markiert. Die Bearbeitungszeit beträgt 90 Minuten. Sie können einen nichtprogammierbarer Taschenrechner und ein zweiseitig handbeschriebenes Blatt mit den erforderlichen Formeln verwenden (auf einem zweiseitigen A4-Papier). Bitte beachten Sie, dass eine Kopie eines handschriftlichen Blattes kein handgeschriebenes Blatt ist und nicht für die Prüfung verwendet werden kann. Computer, Smartphones, Tablets, Notizen, Bücher usw. sowie Diskussionen und Konsultationen sind während der Prüfung nicht gestattet. Es ist obligatorisch, ein persönliches Ausweisdokument mit Bild mitzubringen.

Wichtig: Die Prüfungsanmeldung erfolgt innerhalb der Anmeldefrist in TISS. Sollten Sie zur Abschlussprüfung angemeldet sein und nicht an der Abschlussprüfung teilnehmen, melden Sie sich bitte innerhalb der Abmeldefrist im TISS ab. Bitte beachten Sie, dass Studierende, die sich nicht abmelden und nicht an der Abschlussprüfung teilnehmen, für die Anmeldung zum folgenden Prüfungssemester gesperrt werden.

Akademische Integrität: Von den Studierenden dieses Kurses wird erwartet, dass sie den Kodex für akademische Integrität einhalten und sich mit akademischer Ehrlichkeit verhalten. Unter akademischer Unehrlichkeit versteht man Betrug jeglicher Art, einschließlich der falschen Darstellung der eigenen Arbeit, der Anerkennung der Arbeit anderer, ohne sie zu würdigen und ohne entsprechende Genehmigung, sowie die Fälschung von Informationen.

Plagiat: Alle Ihre eingereichten Arbeiten sollten das Ergebnis Ihrer eigenen Überlegungen und Recherchen sein. Wir nehmen Plagiate ernst; Studierende, die beim Plagiieren erwischt werden, werden den Kurs nicht bestehen.

Literatur wird in der ersten Vorlesung besprochen.

Erfolgreicher Abschluss von STEOP. Grundkenntnisse der linearen Algebra and Analysis.