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051131 UE Introductory Statistics (2025W)
Continuous assessment of course work
Labels
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 Fr 12.09.2025 09:00 to Mo 22.09.2025 09:00
- Deregistration possible until Tu 14.10.2025 23:59
Registration information is available for each group.
Groups
Group 1
max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Friday 10.10. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG (Kickoff Class)
- Friday 17.10. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 24.10. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 31.10. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 07.11. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 14.11. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 21.11. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 28.11. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 05.12. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 12.12. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 19.12. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 09.01. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 16.01. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 23.01. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 30.01. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Minimum requirements and assessment criteria
Die Aufgabenblätter werden als Jupyter-Notebooks über Moodle-Aufgaben zur Verfügung gestellt und müssen bis zur angegebenen Frist abgegeben werden. Durch Ankreuzen in der Kreuzerlliste in Moodle geben Studierende bekannt, welche Beispiele sie jeweils hochgeladen haben.
Während der Übung wählt ein Algorithmus Studierende aus den Kreuzerllisten aus, die ihre Ausarbeitungen präsentieren sollen. Jeder Studierende wird im ersten (die ersten 5 Übungsblätter) und im zweiten Teil (die restlichen 5 Übungsblätter) jeweils nur einmal aufgerufen.
Die Notenskala lautet wie folgt: 1: zumindest 90 %, 2: zumindest 80 %, 3: zumindest 65 %, 4: zumindest 50 %.
Während der Übung wählt ein Algorithmus Studierende aus den Kreuzerllisten aus, die ihre Ausarbeitungen präsentieren sollen. Jeder Studierende wird im ersten (die ersten 5 Übungsblätter) und im zweiten Teil (die restlichen 5 Übungsblätter) jeweils nur einmal aufgerufen.
Die Notenskala lautet wie folgt: 1: zumindest 90 %, 2: zumindest 80 %, 3: zumindest 65 %, 4: zumindest 50 %.
Group 2
max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Friday 10.10. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG (Kickoff Class)
- Friday 17.10. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 24.10. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 31.10. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 07.11. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 14.11. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 21.11. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 28.11. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 05.12. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 12.12. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 19.12. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 09.01. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 16.01. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 23.01. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 30.01. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Minimum requirements and assessment criteria
Die Aufgabenblätter werden als Jupyter-Notebooks über Moodle-Aufgaben zur Verfügung gestellt und müssen bis zur angegebenen Frist abgegeben werden. Durch Ankreuzen in der Kreuzerlliste in Moodle geben Studierende bekannt, welche Beispiele sie jeweils hochgeladen haben.
Während der Übung wählt ein Algorithmus Studierende aus den Kreuzerllisten aus, die ihre Ausarbeitungen präsentieren sollen. Jeder Studierende wird im ersten (die ersten 5 Übungsblätter) und im zweiten Teil (die restlichen 5 Übungsblätter) jeweils nur einmal aufgerufen.
Die Notenskala lautet wie folgt: 1: zumindest 90 %, 2: zumindest 80 %, 3: zumindest 65 %, 4: zumindest 50 %.
Während der Übung wählt ein Algorithmus Studierende aus den Kreuzerllisten aus, die ihre Ausarbeitungen präsentieren sollen. Jeder Studierende wird im ersten (die ersten 5 Übungsblätter) und im zweiten Teil (die restlichen 5 Übungsblätter) jeweils nur einmal aufgerufen.
Die Notenskala lautet wie folgt: 1: zumindest 90 %, 2: zumindest 80 %, 3: zumindest 65 %, 4: zumindest 50 %.
Group 3
max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Friday 10.10. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG (Kickoff Class)
- Friday 17.10. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 24.10. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 31.10. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 07.11. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 14.11. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 21.11. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 28.11. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 05.12. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 12.12. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 19.12. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 09.01. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 16.01. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 23.01. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 30.01. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Minimum requirements and assessment criteria
Die Aufgabenblätter werden als Jupyter-Notebooks über Moodle-Aufgaben zur Verfügung gestellt und müssen bis zur angegebenen Frist abgegeben werden. Durch Ankreuzen in der Kreuzerlliste in Moodle geben Studierende bekannt, welche Beispiele sie jeweils hochgeladen haben.
Während der Übung wählt ein Algorithmus Studierende aus den Kreuzerllisten aus, die ihre Ausarbeitungen präsentieren sollen. Jeder Studierende wird im ersten (die ersten 5 Übungsblätter) und im zweiten Teil (die restlichen 5 Übungsblätter) jeweils nur einmal aufgerufen.
Die Notenskala lautet wie folgt: 1: zumindest 90 %, 2: zumindest 80 %, 3: zumindest 65 %, 4: zumindest 50 %.
Während der Übung wählt ein Algorithmus Studierende aus den Kreuzerllisten aus, die ihre Ausarbeitungen präsentieren sollen. Jeder Studierende wird im ersten (die ersten 5 Übungsblätter) und im zweiten Teil (die restlichen 5 Übungsblätter) jeweils nur einmal aufgerufen.
Die Notenskala lautet wie folgt: 1: zumindest 90 %, 2: zumindest 80 %, 3: zumindest 65 %, 4: zumindest 50 %.
Group 4
max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Friday 10.10. 14:00 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG (Kickoff Class)
- Friday 17.10. 14:00 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 24.10. 14:00 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 31.10. 14:00 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 07.11. 14:00 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 14.11. 14:00 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 21.11. 14:00 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 28.11. 14:00 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 05.12. 14:00 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 12.12. 14:00 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 19.12. 14:00 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 09.01. 14:00 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 16.01. 14:00 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 23.01. 14:00 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 30.01. 14:00 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Minimum requirements and assessment criteria
Die Aufgabenblätter werden als Jupyter-Notebooks über Moodle-Aufgaben zur Verfügung gestellt und müssen bis zur angegebenen Frist abgegeben werden. Durch Ankreuzen in der Kreuzerlliste in Moodle geben Studierende bekannt, welche Beispiele sie jeweils hochgeladen haben.
Während der Übung wählt ein Algorithmus Studierende aus den Kreuzerllisten aus, die ihre Ausarbeitungen präsentieren sollen. Jeder Studierende wird im ersten (die ersten 5 Übungsblätter) und im zweiten Teil (die restlichen 5 Übungsblätter) jeweils nur einmal aufgerufen.
Die Notenskala lautet wie folgt: 1: zumindest 90 %, 2: zumindest 80 %, 3: zumindest 65 %, 4: zumindest 50 %.
Während der Übung wählt ein Algorithmus Studierende aus den Kreuzerllisten aus, die ihre Ausarbeitungen präsentieren sollen. Jeder Studierende wird im ersten (die ersten 5 Übungsblätter) und im zweiten Teil (die restlichen 5 Übungsblätter) jeweils nur einmal aufgerufen.
Die Notenskala lautet wie folgt: 1: zumindest 90 %, 2: zumindest 80 %, 3: zumindest 65 %, 4: zumindest 50 %.
Group 5
max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Friday 10.10. 15:00 - 15:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG (Kickoff Class)
- Friday 17.10. 15:00 - 15:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 24.10. 15:00 - 15:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 31.10. 15:00 - 15:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 07.11. 15:00 - 15:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 14.11. 15:00 - 15:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 21.11. 15:00 - 15:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 28.11. 15:00 - 15:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 05.12. 15:00 - 15:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 12.12. 15:00 - 15:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 19.12. 15:00 - 15:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 09.01. 15:00 - 15:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 16.01. 15:00 - 15:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 23.01. 15:00 - 15:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 30.01. 15:00 - 15:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Minimum requirements and assessment criteria
Die Aufgabenblätter werden als Jupyter-Notebooks über Moodle-Aufgaben zur Verfügung gestellt und müssen bis zur angegebenen Frist abgegeben werden. Durch Ankreuzen in der Kreuzerlliste in Moodle geben Studierende bekannt, welche Beispiele sie jeweils hochgeladen haben.
Während der Übung wählt ein Algorithmus Studierende aus den Kreuzerllisten aus, die ihre Ausarbeitungen präsentieren sollen. Jeder Studierende wird im ersten (die ersten 5 Übungsblätter) und im zweiten Teil (die restlichen 5 Übungsblätter) jeweils nur einmal aufgerufen.
Die Notenskala lautet wie folgt: 1: zumindest 90 %, 2: zumindest 80 %, 3: zumindest 65 %, 4: zumindest 50 %.
Während der Übung wählt ein Algorithmus Studierende aus den Kreuzerllisten aus, die ihre Ausarbeitungen präsentieren sollen. Jeder Studierende wird im ersten (die ersten 5 Übungsblätter) und im zweiten Teil (die restlichen 5 Übungsblätter) jeweils nur einmal aufgerufen.
Die Notenskala lautet wie folgt: 1: zumindest 90 %, 2: zumindest 80 %, 3: zumindest 65 %, 4: zumindest 50 %.
Group 6
max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Friday 10.10. 15:45 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG (Kickoff Class)
- Friday 17.10. 15:45 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 24.10. 15:45 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 31.10. 15:45 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 07.11. 15:45 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 14.11. 15:45 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 21.11. 15:45 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 28.11. 15:45 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 05.12. 15:45 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 12.12. 15:45 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 19.12. 15:45 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 09.01. 15:45 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 16.01. 15:45 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 23.01. 15:45 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 30.01. 15:45 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Minimum requirements and assessment criteria
Die Aufgabenblätter werden als Jupyter-Notebooks über Moodle-Aufgaben zur Verfügung gestellt und müssen bis zur angegebenen Frist abgegeben werden. Durch Ankreuzen in der Kreuzerlliste in Moodle geben Studierende bekannt, welche Beispiele sie jeweils hochgeladen haben.
Während der Übung wählt ein Algorithmus Studierende aus den Kreuzerllisten aus, die ihre Ausarbeitungen präsentieren sollen. Jeder Studierende wird im ersten (die ersten 5 Übungsblätter) und im zweiten Teil (die restlichen 5 Übungsblätter) jeweils nur einmal aufgerufen.
Die Notenskala lautet wie folgt: 1: zumindest 90 %, 2: zumindest 80 %, 3: zumindest 65 %, 4: zumindest 50 %.
Während der Übung wählt ein Algorithmus Studierende aus den Kreuzerllisten aus, die ihre Ausarbeitungen präsentieren sollen. Jeder Studierende wird im ersten (die ersten 5 Übungsblätter) und im zweiten Teil (die restlichen 5 Übungsblätter) jeweils nur einmal aufgerufen.
Die Notenskala lautet wie folgt: 1: zumindest 90 %, 2: zumindest 80 %, 3: zumindest 65 %, 4: zumindest 50 %.
Group 7
max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Friday 10.10. 16:45 - 17:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG (Kickoff Class)
- Friday 17.10. 16:45 - 17:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 24.10. 16:45 - 17:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 31.10. 16:45 - 17:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 07.11. 16:45 - 17:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 14.11. 16:45 - 17:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 21.11. 16:45 - 17:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 28.11. 16:45 - 17:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 05.12. 16:45 - 17:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 12.12. 16:45 - 17:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 19.12. 16:45 - 17:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 09.01. 16:45 - 17:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 16.01. 16:45 - 17:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 23.01. 16:45 - 17:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
- Friday 30.01. 16:45 - 17:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Minimum requirements and assessment criteria
Die Aufgabenblätter werden als Jupyter-Notebooks über Moodle-Aufgaben zur Verfügung gestellt und müssen bis zur angegebenen Frist abgegeben werden. Durch Ankreuzen in der Kreuzerlliste in Moodle geben Studierende bekannt, welche Beispiele sie jeweils hochgeladen haben.
Während der Übung wählt ein Algorithmus Studierende aus den Kreuzerllisten aus, die ihre Ausarbeitungen präsentieren sollen. Jeder Studierende wird im ersten (die ersten 5 Übungsblätter) und im zweiten Teil (die restlichen 5 Übungsblätter) jeweils nur einmal aufgerufen.
Die Notenskala lautet wie folgt: 1: zumindest 90 %, 2: zumindest 80 %, 3: zumindest 65 %, 4: zumindest 50 %.
Während der Übung wählt ein Algorithmus Studierende aus den Kreuzerllisten aus, die ihre Ausarbeitungen präsentieren sollen. Jeder Studierende wird im ersten (die ersten 5 Übungsblätter) und im zweiten Teil (die restlichen 5 Übungsblätter) jeweils nur einmal aufgerufen.
Die Notenskala lautet wie folgt: 1: zumindest 90 %, 2: zumindest 80 %, 3: zumindest 65 %, 4: zumindest 50 %.
Information
Aims, contents and method of the course
Die Studierenden verfügen über Fähigkeiten empirische Sachverhalte mittels statistischer Basistechniken zu beschreiben und graphisch korrekt zu repräsentieren; sowie über ein prinzipielles Verständnis für die grundlegenden Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie und der inferenzstatistischen Modellierung und Methodik. Die Studierenden sind in der Lage inhaltliche Fragestellungen in statistische Modelle zu übersetzen und diese mittels adäquater Techniken der Inferenzstatistik korrekt zu beantworten. Dabei können sie moderne Softwarewerkzeuge für Analytik und Visualisierung zur Beantwortung datenanalytischer Fragestellungen erfolgreich anwenden. Ziel dieser Übung ist es, den Stoff der Vorlesung zu vertiefen und anwenden zu lernen. Es wird überprüft, inwieweit das in der Vorlesung Gelernte umgesetzt werden kann. Weiters sollen Unklarheiten in Bezug auf das Verständnis des Stoffes beseitigt werden.
Assessment and permitted materials
Als Softwarewerkzeug wird im Rahmen der Übung Jupyter eingesetzt, für die Abgabe und Präsentation der Beispiele werden Jupyter-Notebooks verwendet.Es gibt insgesamt 10 Aufgabenblätter mit zu lösenden Aufgaben. 40 % der Gesamtbewertung werden für das beste Ergebnis bei mündlichen Präsentationen von Beispielen der ersten 5 Blätter vergeben und 60 % für das beste Ergebnis für die restlichen 5 Blätter. Für ein bestimmtes Aufgabenblatt kann maximal eine Aufgabe präsentiert werden. Alle Beispiele sind sowohl manuell in Markdown und LaTeX als auch mit Hilfe von Jupyter zu lösen, außer es ist für ein Beispiel explizit anders vermerkt.
Examination topics
Es werden Aufgabenblätter zu folgenden Inhalten durchgenommen: Kombinatorik, Laplace-Wahrscheinlichkeiten, Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit, Zufallsvariablen und ihre Verteilungen, Erwartungswert und Varianz, Mehrdimensionale Zufallsvariablen, Schätzverfahren, Testverfahren 1, Testverfahren 2, Regressionsanalyse.
Reading list
* Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. J. Bleymüller, R. Weißbach, A. Dörre. Vahlen, 2020.
* All of Statistics. Larry Wasserman, Springer, 2005.
* Statistical Data Analytics. W.Piegorsch, Wiley 2015.
* Statistik: Der Weg zur Datenanalyse. L. Fahrmeier, C. Heumann, R. Künstler, I. Pigeot, G. Tutz. Springer, 2016.
* Mathematics for Machine Learning, M.P. Deisenroth, A.A. Faisal, and C. Soon Ong. Cambridge University Press, 2020.
* All of Statistics. Larry Wasserman, Springer, 2005.
* Statistical Data Analytics. W.Piegorsch, Wiley 2015.
* Statistik: Der Weg zur Datenanalyse. L. Fahrmeier, C. Heumann, R. Künstler, I. Pigeot, G. Tutz. Springer, 2016.
* Mathematics for Machine Learning, M.P. Deisenroth, A.A. Faisal, and C. Soon Ong. Cambridge University Press, 2020.
Association in the course directory
Module: DAS EST UF-INF-12
Last modified: Th 02.10.2025 15:46