040132 UE Statistics 1 (2020S)
Continuous assessment of course work
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Summary
Registration/Deregistration
Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).
- Registration is open from Mo 10.02.2020 09:00 to We 19.02.2020 12:00
- Deregistration possible until Th 30.04.2020 23:59
Registration information is available for each group.
Groups
Group 1
max. 50 participants
Language: German
LMS: Moodle
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Aufgrund der aktuellen Situation rund um das Corona-Virus und die damit verbundene Einstellung von Präsenzlehrveranstaltungen, wird die LV über Moodle fortgeführt (zu den üblichen Zeiten). Der Modus bleibt wie gehabt. Die wöchentlichen Multiple-Choice Tests können in Moodle durchgeführt werden. Die Einheiten mit meinen Erklärungen werden gestreamt ("BigBlue-Button" / "Collaborate" in Moodle). Die Sprechstunden werden ebenfalls via Moodle abgehalten. Die Schlussklausur findet am Mittwoch, den 20.05.2020, um 16 Uhr via Moodle statt. Alle Details dazu werden in den Übungseinheiten besprochen und per E-Mail gesondert kommuniziert.
- Wednesday 04.03. 08:00 - 09:30 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Wednesday 11.03. 08:00 - 09:30 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Wednesday 18.03. 08:00 - 09:30 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Wednesday 25.03. 08:00 - 09:30 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Wednesday 01.04. 08:00 - 09:30 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Wednesday 22.04. 08:00 - 09:30 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Wednesday 29.04. 08:00 - 09:30 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Wednesday 13.05. 09:00 - 10:30 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Wednesday 20.05. 16:00 - 17:30 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
Es gibt eine Schlussklausur über den gesamten Stoff des Semesters sowie mehrere Kurztests über den Stoff der jeweils vorangehenden Einheit. Die Kurztests sind im Multiple Choice Format, die Endklausur wird "manuell" korrigiert. Es dürfen (nicht programmierbare) Taschenrechner verwendet werden und teilweise werden Formelzettel und Verteilungstabellen zur Verfügung gestellt.Der genaue Ablauf wird in der ersten Übungseinheit noch ausführlich besprochen. In der ersten Einheit herrscht strikte Anwesenheitspflicht.
Minimum requirements and assessment criteria
Mindestanforderung für das Bestehen des Kurses: 50% der zu erreichenden Punkte in Summe und Teilnahme an zumindest zwei Kurztests.Es gibt in Summe 100 Punkte zu erreichen. Davon werden 50 Punkte bei der Endklausur vergeben. Die restlichen 50 Punkte können im Rahmen von mehreren kurzen Tests im Laufe des Semesters gesammelt werden.Es herrscht grundsätzlich keine Anwesenheitspflicht (abgesehen von der ersten Einheit), aber durch Fehlen in den Einheiten wird die Chance vergeben, bei den jeweiligen Kurztests Punkte zu sammeln. Darüber hinaus ist, wie oben angeführt, die Teilnahme an zumindest zwei Kurztests erforderlich.Notenschlüssel (Gesamtpunkte: Note):
Gesamtpunkte >= 90: 1
[77,90): 2
[63,77): 3
[50,63): 4
[0,50): 5
Gesamtpunkte >= 90: 1
[77,90): 2
[63,77): 3
[50,63): 4
[0,50): 5
Examination topics
Jener Stoff, der in den Übungseinheiten besprochen wird (siehe Übungszettel in Moodle).
Reading list
Skripten von E. Reschenhofer zu seiner Vorlesung.
Group 2
max. 50 participants
Language: German
LMS: Moodle
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Aufgrund der aktuellen Situation rund um das Corona-Virus und die damit verbundene Einstellung von Präsenzlehrveranstaltungen, wird die LV über Moodle fortgeführt (zu den üblichen Zeiten). Der Modus bleibt wie gehabt. Die wöchentlichen Multiple-Choice Tests können in Moodle durchgeführt werden. Die Einheiten mit meinen Erklärungen werden gestreamt ("BigBlue-Button" / "Collaborate" in Moodle). Die Sprechstunden werden ebenfalls via Moodle abgehalten. Die Schlussklausur findet am Mittwoch, den 20.05.2020, um 16 Uhr via Moodle statt. Alle Details dazu werden in den Übungseinheiten besprochen und per E-Mail gesondert kommuniziert.
- Wednesday 04.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Wednesday 11.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Wednesday 18.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Wednesday 25.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Wednesday 01.04. 09:45 - 11:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Wednesday 22.04. 09:45 - 11:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Wednesday 29.04. 09:45 - 11:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Wednesday 13.05. 09:00 - 10:30 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Wednesday 20.05. 16:00 - 17:30 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Aims, contents and method of the course
Einführung in die grundlegenden Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Ein Grundverständnis für wahrscheinlichkeitstheoretische Zusammenhänge dient als Basis für statistische Anwendungen. Ziel ist es, die Grundvoraussetzungen zu schaffen, um sich mit weiterführenden statistischen Methoden beschäftigen zu können. Durch den angewendeten Durchführungsmodus der LV gilt es, eine gewisse Routine auf höherem Niveau zu entwickeln, sodass übliche Standardbeispiele problemlos eigenständig gelöst werden können. Die folgenden Themen werden behandelt:
.) Ereignisse und Wahrscheinlichkeiten
.) Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen
.) Stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen
.) Schätzen (Punktschätzungen und Intervallschätzungen)
.) Hypothesentests
.) Gegen Ende der LV gibt es eine kurze Einführung in die Verwendung von Statistiksoftware (R).
.) Ereignisse und Wahrscheinlichkeiten
.) Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen
.) Stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen
.) Schätzen (Punktschätzungen und Intervallschätzungen)
.) Hypothesentests
.) Gegen Ende der LV gibt es eine kurze Einführung in die Verwendung von Statistiksoftware (R).
Assessment and permitted materials
Es gibt eine Schlussklausur über den gesamten Stoff des Semesters sowie mehrere Kurztests über den Stoff der jeweils vorangehenden Einheit. Die Kurztests sind im Multiple Choice Format, die Endklausur wird "manuell" korrigiert. Es dürfen (nicht programmierbare) Taschenrechner verwendet werden und teilweise werden Formelzettel und Verteilungstabellen zur Verfügung gestellt.Der genaue Ablauf wird in der ersten Übungseinheit noch ausführlich besprochen. In der ersten Einheit herrscht strikte Anwesenheitspflicht.
Minimum requirements and assessment criteria
Mindestanforderung für das Bestehen des Kurses: 50% der zu erreichenden Punkte in Summe und Teilnahme an zumindest zwei Kurztests.Es gibt in Summe 100 Punkte zu erreichen. Davon werden 50 Punkte bei der Endklausur vergeben. Die restlichen 50 Punkte können im Rahmen von mehreren kurzen Tests im Laufe des Semesters gesammelt werden.Es herrscht grundsätzlich keine Anwesenheitspflicht (abgesehen von der ersten Einheit), aber durch Fehlen in den Einheiten wird die Chance vergeben, bei den jeweiligen Kurztests Punkte zu sammeln. Darüber hinaus ist, wie oben angeführt, die Teilnahme an zumindest zwei Kurztests erforderlich.Notenschlüssel (Gesamtpunkte: Note):
Gesamtpunkte >= 90: 1
[77,90): 2
[63,77): 3
[50,63): 4
[0,50): 5
Gesamtpunkte >= 90: 1
[77,90): 2
[63,77): 3
[50,63): 4
[0,50): 5
Examination topics
Jener Stoff, der in den Übungseinheiten besprochen wird (siehe Übungszettel in Moodle).
Reading list
Skripten von E. Reschenhofer zu seiner Vorlesung.
Group 3
max. 50 participants
Language: German
LMS: Moodle
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Friday 06.03. 08:00 - 09:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Friday 13.03. 08:00 - 09:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Friday 20.03. 08:00 - 09:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Friday 27.03. 08:00 - 09:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Friday 03.04. 08:00 - 09:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Friday 24.04. 08:00 - 09:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Friday 08.05. 08:00 - 09:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Wednesday 13.05. 16:45 - 18:15 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Aims, contents and method of the course
Einführung in die grundlegenden Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Ein Grundverständnis für wahrscheinlichkeitstheoretische Zusammenhänge dient als Basis für statistische Anwendungen. Ziel ist es, die Grundvoraussetzungen zu schaffen, um sich mit weiterführenden statistischen Methoden beschäftigen zu können.Durch den angewendeten Durchführungsmodus der LV gilt es, eine gewisse Routine auf höherem Niveau zu entwickeln, sodass übliche Standardbeispiele problemlos eigenständig gelöst werden können.Die folgenden Themen werden behandelt:
.) Ereignisse und Wahrscheinlichkeiten
.) Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen
.) Stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen
.) Schätzen (Punktschätzungen und Intervallschätzungen)
.) Hypothesentests
.) Demonstration der Verwendung von Statistiksoftware (R) in einigen Einheiten.
.) Ereignisse und Wahrscheinlichkeiten
.) Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen
.) Stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen
.) Schätzen (Punktschätzungen und Intervallschätzungen)
.) Hypothesentests
.) Demonstration der Verwendung von Statistiksoftware (R) in einigen Einheiten.
Assessment and permitted materials
Es gibt eine Schlussklausur über den gesamten Stoff des Semesters sowie mehrere Kurztests über den Stoff der jeweils vorangehenden Einheiten.
Es dürfen (nicht programmierbare) Taschenrechner verwendet werden und teilweise werden Formelzettel und Verteilungstabellen zur Verfügung gestellt.Der genaue Ablauf wird in der ersten Übungseinheit noch ausführlich besprochen. In der ersten Einheit herrscht strikte Anwesenheitspflicht.
Es dürfen (nicht programmierbare) Taschenrechner verwendet werden und teilweise werden Formelzettel und Verteilungstabellen zur Verfügung gestellt.Der genaue Ablauf wird in der ersten Übungseinheit noch ausführlich besprochen. In der ersten Einheit herrscht strikte Anwesenheitspflicht.
Minimum requirements and assessment criteria
Mindestanforderung für das Bestehen des Kurses: 50% der zu erreichenden Punkte in Summe.Es gibt in Summe 100 Punkte zu erreichen. Davon werden 50 Punkte bei der Endklausur vergeben. Die restlichen 50 Punkte können im Rahmen von mehreren kurzen Tests im Laufe des Semesters gesammelt werden.Es herrscht grundsätzlich keine Anwesenheitspflicht (abgesehen von der ersten Einheit), aber durch Fehlen in den Einheiten wird die Chance vergeben, bei den jeweiligen Kurztests Punkte zu sammeln.Notenschlüssel (Gesamtpunkte: Note):
Gesamtpunkte >= 90: 1
[77,90): 2
[63,77): 3
[50,63): 4
[0,50): 5
Gesamtpunkte >= 90: 1
[77,90): 2
[63,77): 3
[50,63): 4
[0,50): 5
Examination topics
Kurztests: jener Stoff, der in den Übungseinheiten davor besprochen wurde.
Endklausur: der gesamte Stoff der Übung
Endklausur: der gesamte Stoff der Übung
Reading list
Skripten von E. Reschenhofer (pdf-Downloads).
Group 4
max. 50 participants
Language: German
LMS: Moodle
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Friday 06.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Friday 13.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Friday 20.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Friday 27.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Friday 03.04. 09:45 - 11:15 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Friday 24.04. 09:45 - 11:15 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Friday 08.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Wednesday 13.05. 16:45 - 18:15 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Aims, contents and method of the course
Einführung in die grundlegenden Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Ein Grundverständnis für wahrscheinlichkeitstheoretische Zusammenhänge dient als Basis für statistische Anwendungen. Ziel ist es, die Grundvoraussetzungen zu schaffen, um sich mit weiterführenden statistischen Methoden beschäftigen zu können.Durch den angewendeten Durchführungsmodus der LV gilt es, eine gewisse Routine auf höherem Niveau zu entwickeln, sodass übliche Standardbeispiele problemlos eigenständig gelöst werden können.Die folgenden Themen werden behandelt:
.) Ereignisse und Wahrscheinlichkeiten
.) Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen
.) Stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen
.) Schätzen (Punktschätzungen und Intervallschätzungen)
.) Hypothesentests
.) Demonstration der Verwendung von Statistiksoftware (R) in einigen Einheiten.
.) Ereignisse und Wahrscheinlichkeiten
.) Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen
.) Stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen
.) Schätzen (Punktschätzungen und Intervallschätzungen)
.) Hypothesentests
.) Demonstration der Verwendung von Statistiksoftware (R) in einigen Einheiten.
Assessment and permitted materials
Es gibt eine Schlussklausur über den gesamten Stoff des Semesters sowie mehrere Kurztests über den Stoff der jeweils vorangehenden Einheiten.
Es dürfen (nicht programmierbare) Taschenrechner verwendet werden und teilweise werden Formelzettel und Verteilungstabellen zur Verfügung gestellt.Der genaue Ablauf wird in der ersten Übungseinheit noch ausführlich besprochen. In der ersten Einheit herrscht strikte Anwesenheitspflicht.
Es dürfen (nicht programmierbare) Taschenrechner verwendet werden und teilweise werden Formelzettel und Verteilungstabellen zur Verfügung gestellt.Der genaue Ablauf wird in der ersten Übungseinheit noch ausführlich besprochen. In der ersten Einheit herrscht strikte Anwesenheitspflicht.
Minimum requirements and assessment criteria
Mindestanforderung für das Bestehen des Kurses: 50% der zu erreichenden Punkte in Summe.Es gibt in Summe 100 Punkte zu erreichen. Davon werden 50 Punkte bei der Endklausur vergeben. Die restlichen 50 Punkte können im Rahmen von mehreren kurzen Tests im Laufe des Semesters gesammelt werden.Es herrscht grundsätzlich keine Anwesenheitspflicht (abgesehen von der ersten Einheit), aber durch Fehlen in den Einheiten wird die Chance vergeben, bei den jeweiligen Kurztests Punkte zu sammeln.Notenschlüssel (Gesamtpunkte: Note):
Gesamtpunkte >= 90: 1
[77,90): 2
[63,77): 3
[50,63): 4
[0,50): 5
Gesamtpunkte >= 90: 1
[77,90): 2
[63,77): 3
[50,63): 4
[0,50): 5
Examination topics
Kurztests: jener Stoff, der in den Übungseinheiten davor besprochen wurde.
Endklausur: der gesamte Stoff der Übung
Endklausur: der gesamte Stoff der Übung
Reading list
Skripten von E. Reschenhofer (pdf-Downloads).
Group 5
Anwesenheit in der ersten Einheit ist verpflichtend.
max. 50 participants
Language: German
LMS: Moodle
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Friday 06.03. 11:30 - 13:00 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Friday 13.03. 11:30 - 13:00 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Friday 20.03. 11:30 - 13:00 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Friday 27.03. 11:30 - 13:00 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Friday 03.04. 11:30 - 13:00 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Friday 24.04. 11:30 - 13:00 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Friday 08.05. 11:30 - 13:00 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Wednesday 13.05. 16:45 - 18:15 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Aims, contents and method of the course
Einführung in die grundlegenden Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Ein Grundverständnis für wahrscheinlichkeitstheoretische Zusammenhänge dient als Basis für statistische Anwendungen. Ziel ist es, die Grundvoraussetzungen zu schaffen, um sich mit weiterführenden statistischen Methoden beschäftigen zu können.Durch den angewendeten Durchführungsmodus der LV gilt es, eine gewisse Routine auf höherem Niveau zu entwickeln, sodass übliche Standardbeispiele problemlos eigenständig gelöst werden können.Die folgenden Themen werden behandelt:
.) Ereignisse und Wahrscheinlichkeiten
.) Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen
.) Stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen
.) Schätzen (Punktschätzungen und Intervallschätzungen)
.) Hypothesentests
.) Demonstration der Verwendung von Statistiksoftware (R) in einigen Einheiten.
.) Ereignisse und Wahrscheinlichkeiten
.) Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen
.) Stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen
.) Schätzen (Punktschätzungen und Intervallschätzungen)
.) Hypothesentests
.) Demonstration der Verwendung von Statistiksoftware (R) in einigen Einheiten.
Assessment and permitted materials
Es gibt eine Schlussklausur über den gesamten Stoff des Semesters sowie mehrere Kurztests über den Stoff der jeweils vorangehenden Einheiten.
Es dürfen (nicht programmierbare) Taschenrechner verwendet werden und teilweise werden Formelzettel und Verteilungstabellen zur Verfügung gestellt.Der genaue Ablauf wird in der ersten Übungseinheit noch ausführlich besprochen. In der ersten Einheit herrscht strikte Anwesenheitspflicht.
Es dürfen (nicht programmierbare) Taschenrechner verwendet werden und teilweise werden Formelzettel und Verteilungstabellen zur Verfügung gestellt.Der genaue Ablauf wird in der ersten Übungseinheit noch ausführlich besprochen. In der ersten Einheit herrscht strikte Anwesenheitspflicht.
Minimum requirements and assessment criteria
Mindestanforderung für das Bestehen des Kurses: 50% der zu erreichenden Punkte in Summe.Es gibt in Summe 100 Punkte zu erreichen. Davon werden 50 Punkte bei der Endklausur vergeben. Die restlichen 50 Punkte können im Rahmen von mehreren kurzen Tests im Laufe des Semesters gesammelt werden.Es herrscht grundsätzlich keine Anwesenheitspflicht (abgesehen von der ersten Einheit), aber durch Fehlen in den Einheiten wird die Chance vergeben, bei den jeweiligen Kurztests Punkte zu sammeln.Notenschlüssel (Gesamtpunkte: Note):
Gesamtpunkte >= 90: 1
[77,90): 2
[63,77): 3
[50,63): 4
[0,50): 5
Gesamtpunkte >= 90: 1
[77,90): 2
[63,77): 3
[50,63): 4
[0,50): 5
Examination topics
Kurztests: jener Stoff, der in den Übungseinheiten davor besprochen wurde.
Endklausur: der gesamte Stoff der Übung
Endklausur: der gesamte Stoff der Übung
Reading list
Skripten von E. Reschenhofer (pdf-Downloads).
Group 6
max. 50 participants
Language: English
LMS: Moodle
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Friday 06.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Friday 13.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Friday 20.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Friday 27.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Friday 03.04. 13:15 - 14:45 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Friday 24.04. 13:15 - 14:45 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Friday 08.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Thursday 14.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Aims, contents and method of the course
Contents:
-Probability and combinatorics
-Discrete random variables
-Bivariate random variables
-Continuous random variables
-Central limit theorem
-Confidence intervals
-Probability and combinatorics
-Discrete random variables
-Bivariate random variables
-Continuous random variables
-Central limit theorem
-Confidence intervals
Assessment and permitted materials
Two short tests = 50%
Final exam = 50%
Final exam = 50%
Minimum requirements and assessment criteria
To have 50% at least.
Examination topics
-Probability and combinatorics
-Discrete random variables
-Bivariate random variables
-Continuous random variables
-Central limit theorem
-Confidence intervals
-Discrete random variables
-Bivariate random variables
-Continuous random variables
-Central limit theorem
-Confidence intervals
Group 7
max. 50 participants
Language: English
LMS: Moodle
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Friday 06.03. 15:00 - 16:30 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Friday 13.03. 15:00 - 16:30 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Friday 20.03. 15:00 - 16:30 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Friday 27.03. 15:00 - 16:30 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Friday 03.04. 15:00 - 16:30 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Friday 24.04. 15:00 - 16:30 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Friday 08.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Thursday 14.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Aims, contents and method of the course
Contents:
-Probability and combinatorics
-Discrete random variables
-Bivariate random variables
-Continuous random variables
-Central limit theorem
-Confidence intervals
-Probability and combinatorics
-Discrete random variables
-Bivariate random variables
-Continuous random variables
-Central limit theorem
-Confidence intervals
Assessment and permitted materials
Two short tests = 50%
Final exam = 50%
Final exam = 50%
Minimum requirements and assessment criteria
To have 50% at least.
Examination topics
-Probability and combinatorics
-Discrete random variables
-Bivariate random variables
-Continuous random variables
-Central limit theorem
-Confidence intervals
-Discrete random variables
-Bivariate random variables
-Continuous random variables
-Central limit theorem
-Confidence intervals
Association in the course directory
Last modified: Mo 07.09.2020 15:19
.) Ereignisse und Wahrscheinlichkeiten
.) Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen
.) Stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen
.) Schätzen (Punktschätzungen und Intervallschätzungen)
.) Hypothesentests
.) Gegen Ende der LV gibt es eine kurze Einführung in die Verwendung von Statistiksoftware (R).