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Statistik II

Lernziele

• grundlegende inferenzstatistische Methoden kennen, beschreiben und anwenden können
• Ergebnisse der Anwendung dieser Verfahren interpretieren können
• erkennen und begründen können, welche Methode wann eingesetzt wird

Inhalte

• Wahrscheinlichkeitsrechnung (insbes. Laplace-Wahrscheinlichkeit, bedingte Wahrscheinlichkeit, Satz von der totalen Wahrscheinlichkeit, Satz von Bayes, stochastische Unabhängigkeit, einfache Kombinatorik)
• Zufallsvariablen (insbes. diskrete und stetige Zufallsvariablen, Dichte und Verteilungsfunktion, Erwartungswert, Varianz, Quantile; gemeinsame, bedingte und Randdichte mehrdimensionaler Zufallsvariablen, Kovarianz und Korrelation, stochastische Unabhängigkeit)
• Wahrscheinlichkeitsverteilungen (insbes. gängige diskrete und stetige Verteilungen wie Binomialverteilung hypergeometrische, Poisson, geometrische Verteilung, Gleichverteilung, Normalverteilung, t- und Chi-Quadrat-Verteilung)
• Schätzen (insbes. Schätzerbegriff, Punkt- und Intervallschätzer)
• Hypothesentests (insbes. Konzept des statistischen Tests, ausgewählte Tests über den Erwartungswert, Test auf einen Anteil, Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest)

Voraussetzungen

Zur Teilnahme an der Lehrveranstaltung werden keine formalen Voraussetzungen benötigt. Statistik- und Mathematikkenntnisse auf Bachelorniveau sind jedoch wünschenswert.

Vorlesungs- und Übungsmaterialien

Skript, Übungsaufgaben, Musterlösungen sowie eine Formelsammlung werden im jeweiligen Semester zum Download in Stud.IP zur Verfügung gestellt. Klausuren mit Musterlösungen vergangener Semester finden Sie am Ende dieser Seite.

Umfang und Bewertung

• Vorlesung und Übung jeweils 2 SWS
• Klausur
• 5 Leistungspunkte

Termine

Vorlesungs- und Übungstermine werden über Stud.IP bekannt gegeben. Prüfungstermine finden Sie auf der Website des Prüfungsamtes.

Downloads

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