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

2019S, VO, 2.0h, 3.0EC

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: VO Vorlesung

Ziele der Lehrveranstaltung

Das Ziel der Vorlesung ist, die Studierenden mit den wichtigsten statistischen Verfahren vertraut zu machen, die in der Analyse von experimentellen Daten benötigt werden. Ein essentieller Bestandteil der Vorlesung ist die praktische Demonstration der Methoden anhand von echten oder simulierten Datensätzen, die für die experimentelle Praxis typisch sind. Alle verwendeten Rechenverfahren sind in Matlab implementiert und werden den Studierenden zusammen mit den Datensätzen zur Verfügung gestellt.

Inhalt der Lehrveranstaltung

1. Deskriptive Statistik: Wie kann ich meine experimentellen Daten knapp, aber aussagekräftig präsentieren? 2. Stochastische Modellierung: Wie kann ich ein Modell für meine Daten finden, das die zufälligen Komponenten des Experiments korrekt beschreibt, und welche Modelle sind dafür in der Praxis relevant? 3. Parametrische Schätzverfahren, Konfidenzintervalle: Wie kann ich aus meinen Daten physikalische Größen schätzen, und wie kann ich die Unsicherheit meiner Schätzung angeben? 4. Lineare Regression: Besteht ein Zusammenhang zwischen zwei (oder mehr) beobachteten Größen, und wie kann ich ihn quantifizieren? 5. Untergrundmodellierung, Robuste Verfahren: Wie kann ich mein gemessenes Signal vom unvermeidlichen Untergrund abtrennen, und wie kann ich den Einfluss des Untergrunds minimieren? 6. Parametrische und nichtparametrische Tests: Wie kann ich überprüfen, ob meine Daten signifikant von der Theorie abweichen? 7. Simulation: Warum soll ich mein Experiment simulieren und wie gehe ich dabei vor?

Vortragende Personen

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Do.08:00 - 10:0007.03.2019 - 27.06.2019FH Hörsaal 2 Vorlesung
Di.08:00 - 10:0025.06.2019FH Hörsaal 7 - GEO Prüfungsvorbereitung
Fr.09:00 - 10:0005.07.2019Sem.R. DB gelb 05 A Prüfungseinsicht
Do.09:00 - 11:0026.09.2019FH Hörsaal 7 - GEO Prüfungsvorbereitung
Mi.09:00 - 10:0009.10.2019Sem.R. DB gelb 05 A Prüfungseinsicht
Statistik - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Do.07.03.201908:00 - 10:00FH Hörsaal 2 Vorlesung
Do.14.03.201908:00 - 10:00FH Hörsaal 2 Vorlesung
Do.21.03.201908:00 - 10:00FH Hörsaal 2 Vorlesung
Do.28.03.201908:00 - 10:00FH Hörsaal 2 Vorlesung
Do.04.04.201908:00 - 10:00FH Hörsaal 2 Vorlesung
Do.11.04.201908:00 - 10:00FH Hörsaal 2 Vorlesung
Do.02.05.201908:00 - 10:00FH Hörsaal 2 Vorlesung
Do.09.05.201908:00 - 10:00FH Hörsaal 2 Vorlesung
Do.16.05.201908:00 - 10:00FH Hörsaal 2 Vorlesung
Do.23.05.201908:00 - 10:00FH Hörsaal 2 Vorlesung
Do.06.06.201908:00 - 10:00FH Hörsaal 2 Vorlesung
Do.13.06.201908:00 - 10:00FH Hörsaal 2 Vorlesung
Di.25.06.201908:00 - 10:00FH Hörsaal 7 - GEO Prüfungsvorbereitung
Do.27.06.201908:00 - 10:00FH Hörsaal 2 Vorlesung
Fr.05.07.201909:00 - 10:00Sem.R. DB gelb 05 A Prüfungseinsicht
Do.26.09.201909:00 - 11:00FH Hörsaal 7 - GEO Prüfungsvorbereitung
Mi.09.10.201909:00 - 10:00Sem.R. DB gelb 05 A Prüfungseinsicht

Leistungsnachweis

Schriftliche Prüfung. EIne Formelsammlung von bis zu 8 Seiten ist als Hilsmittel zugelassen. 

Prüfungen

TagZeitDatumOrtPrüfungsmodusAnmeldefristAnmeldungPrüfung
Fr.10:00 - 12:0001.03.2024FH Hörsaal 7 - GEO schriftlich31.01.2024 09:00 - 26.02.2024 18:00in TISS5.und letzte Prüfung 2023S

LVA-Anmeldung

Nicht erforderlich

Curricula

StudienkennzahlVerbindlichkeitSemesterAnm.Bed.Info
033 261 Technische Physik Keine Angabe
066 460 Physikalische Energie- und Messtechnik Pflichtfach2. Semester
066 461 Technische Physik Pflichtfach2. Semester

Literatur


D
ie Folien und das Handout (4 Folien pro Seite) können von den Studierenden heruntergeladen werden.

Als ebenso wichtige Unterlage dient mein ebook "Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Für Studierende der Physik". Es kann kostenlos von

http://bookboon.com/de/wahrscheinlichkeitsrechnung-und-statistik-ebook

heruntergeladen werden.

Für die Prüfung brauchen Sie auch die Tabellen.

Weitere empfohlene Bücher:

>>> Rooch, Statistik für Ingenieure: online in der TU-Bibliothek <<<

L. Lyons, A practical guide to data analysis for physical science students, Cambridge University Press, 1991.

L. Lyons, Statistics for Nuclear and Particle Physicists, Cambridge University Press, 1986.

W. Stahel, Statistische Datenanalyse: Eine Einführung für Naturwissenschaftler, Vieweg+Teubner, 2007.

V. Blobel und E. Lohrmann, Statistische und numerische Methoden der Datenanalyse, Teubner, 1998. L. Fahrmeir et al., Statistik: Der Weg zur Datenanalyse, Springer, 2007.

S. M. Ross, Statistik für Ingenieure und Naturwissenschaftler, Spektrum, 2006.

Vorkenntnisse

Matlab-Kenntnisse von Vorteil, aber nicht Voraussetzung

Sprache

Deutsch