107.391 Multivariate Statistik
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2020W, UE, 1.0h, 1.5EC
TUWEL

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 1.0
  • ECTS: 1.5
  • Typ: UE Übung
  • Format der Abhaltung: Online

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage

  • Dimensionsreduktionsmethoden und Methoden für lineare Regression und Klassifikation mathematisch zu formulieren und anzuwenden
  • die Stärken und Schwächen der verschiedenen statistischen Methoden und Werkzeuge zu demonstrieren und zu beurteilen und
  • Beispiele dazu in der Software Umgebung „R“ zu berechnen.

Inhalt der Lehrveranstaltung

Methoden wie Hauptkomponentenanalyse, Faktorenanalyse, Diskriminanzanalyse und Clusteranalyse Regressionsmodelle,

Methoden

Beispiele mit Daten, Software R

Prüfungsmodus

Schriftlich und Mündlich

Vortragende Personen

Mitwirkende

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Mi.15:00 - 15:4507.10.2020 - 27.01.2021 Zoom link in TUWEL (LIVE)Übung
Multivariate Statistik - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Mi.07.10.202015:00 - 15:45 Zoom link in TUWELÜbung
Mi.14.10.202015:00 - 15:45 Zoom link in TUWELÜbung
Mi.21.10.202015:00 - 15:45 Zoom link in TUWELÜbung
Mi.28.10.202015:00 - 15:45 Zoom link in TUWELÜbung
Mi.04.11.202015:00 - 15:45 Zoom link in TUWELÜbung
Mi.11.11.202015:00 - 15:45 Zoom link in TUWELÜbung
Mi.18.11.202015:00 - 15:45 Zoom link in TUWELÜbung
Mi.25.11.202015:00 - 15:45 Zoom link in TUWELÜbung
Mi.02.12.202015:00 - 15:45 Zoom link in TUWELÜbung
Mi.09.12.202015:00 - 15:45 Zoom link in TUWELÜbung
Mi.16.12.202015:00 - 15:45 Zoom link in TUWELÜbung
Mi.13.01.202115:00 - 15:45 Zoom link in TUWELÜbung
Mi.20.01.202115:00 - 15:45 Zoom link in TUWELÜbung
Mi.27.01.202115:00 - 15:45 Zoom link in TUWELÜbung

Leistungsnachweis

Beispiele in R lösen

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
14.09.2020 12:00 11.10.2020 12:00 11.10.2020 12:00

Curricula

StudienkennzahlVerbindlichkeitSemesterAnm.Bed.Info
033 203 Statistik und Wirtschaftsmathematik Gebundenes Wahlfach
033 533 Medizinische Informatik Gebundenes WahlfachSTEOP
Lehrveranstaltung erfordert die Erfüllung der Studieneingangs- und Orientierungsphase STEOP
033 534 Software & Information Engineering Gebundenes WahlfachSTEOP
Lehrveranstaltung erfordert die Erfüllung der Studieneingangs- und Orientierungsphase STEOP
066 645 Data Science Keine Angabe
066 926 Business Informatics Gebundenes Wahlfach
860 GW Gebundene Wahlfächer - Technische Mathematik Keine Angabe

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Weitere Informationen

  • Anwesenheitspflicht!

Sprache

Deutsch