Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage, sofern die Inhalte erfasst werden, Kompetenzen in den folgenden Bereichen anzuwenden, und beherrschen diese:
- Fachliche und methodische Kompetenzen: Die Studierenden können Umweltdaten mit statistischen Methoden analysieren und selbständig verarbeiten. Sie können einen Algorithmus für einfache Rechenaufgaben entwerfen und implementieren und in selbst geschriebenen Programmen implementieren. Die Studierenden fassen Daten selbständig zusammen, stellen diese dar, und können die grundlegenden Konzepte der Statistik erläutern.
- Kognitive und praktische Kompetenzen: Die Studierenden erlernen das Programmieren mit der Programmiersprache R. Sie finden selbständig Lösungen für gestellte Aufgaben und evaluieren ihre Lösung anhand der Ausführung des von ihnen implementierten Lösungsweges. Sie können mit der Programmiersprache effektiv umgehen und Kenngrößen und Visualisierungen von Daten ableiten. Die Studierenden können passende Tests für die statistische Evaluierung vorgegebener Hypothesen auswählen.
- Soziale Kompetenzen und Selbstkompetenzen: Die Studierenden erwerben die Kompetenz selbständig eine Lösung zu suchen, diese umzusetzen und letztendlich zu bewerten.
Vorlesungsteil:
- Zufallsvariablen und Verteilungen
- Schätzung
- Hypothesentest
- Multivariate Zufallsvariablen und Methoden
- Nichtparametrische Methoden
- Experimental design
Übungsteil:
- Einführung in R und RStudio – Installation und Oberfläche
- R als Taschenrechner
- Variablen (kontinuierlich, diskret – binär)
- Mit Variablen rechnen
- Funktionen
- Datensätze einlesen
- Schätzung
- Verteilungen
- Darstellung
- Durchführung und Interpretation von statistischen Auswertungen in R
*** Die Vorlesungen werden in englischer Sprache abgehalten (Materialien sind sowohl in englischer als auch in deutscher Sprache verfügbar), während die Übungen auf Deutsch abgehalten werden. ***
Die LVA wird in Präsenzmodus abgehalten. Sie setzt sich aus Vorträgen im Hörsaal, Hausaufgaben und Abgaben in Jupyter via TUWEL und Abgabegesprächen mit Anwesenheitspflicht im Hörsaal zusammen.
Sollte aufgrund von Vorgaben der Bundesregierung bzw. der TU Wien die Abhaltung der Lehrveranstaltung und der Prüfung bzw. der Teilleistungen in Präsenz nicht möglich sein, wird in das online-Format gewechselt. Durch den Wechsel in das online-Format können sich die für die Präsenzlehrveranstaltung und -prüfung (-teilleistungen) angekündigten Termine ändern. Bei einem Wechsel ins online-Format gelten folgende Methoden und Modi:
Methode bei Wechsel ins online-Format:
Videos (Aufzeichnungen der Vorträge) und Jupyter-TUWEL für die Übung
Prüfungsmodus bei Wechsel ins online-Format:
Schriftlich (Zoom-Meeting)
Beurteilungsschema bei der online-Prüfung:
Siehe „Leistungsnachweis“; keine Veränderung durch Wechsel auf online-Format
Erforderliches technisches Equipment für die Teilnahme an Lehrveranstaltung und Prüfung:
Gerät mit Internetzugang (Notebook, PC, Tablet, Smartphone)
Leistungsnachweis:
Siehe „Leistungsnachweis“; keine Veränderung durch Wechsel auf online-Format
Die Leistungsbeurteilung erfolgt anhand von Tests, einschließlich Rechentests und
eingereichten (selbständig entwickelten) Programmcodes.
Sowohl die Prüfung über den Vorlesungsteil als auch die Übungen müssen positiv sein, um die VU positiv abzuschließen.
Der Übungsteil ist immanent und muss innerhalb der angegebenen Termine bis Juni positiv abgeschlossen werden.
A. Rooch: Statistik für Ingenieure, Springer Berlin Heidelberg, 2014.
D. Obszelka, A. Baierl: Statistisches Programmieren in R, Springer, 2020
