Statistik W-3
Studiengänge
Betriebswirtschaftslehre Bachelor 3. Semester (PO 2024)
Wirtschaftsingenieurwesen Bachelor 3. Semester (Vertiefung Energieversorgung)
Wirtschaftsingenieurwesen Bachelor 3. Semester (Vertiefung Umwelttechnik)
Wirtschaftsingenieurwesen Bachelor 3. Semester (Vertiefung Produktionstechnik)
Wirtschaftsingenieurwesen Bachelor 3. Semester (Vertiefung Informatik)
Wirtschaftsingenieurwesen Bachelor 3. Semester (Vertiefung Kraftwerkstechnik und -management)
Wirtschaftsingenieurwesen Bachelor 3. Semester (Vertiefung Bauingenieurwesen)
Informatik Bachelor 3. Semester
Betriebswirtschaftslehre Bachelor 3. Semester
Wirtschaftsingenieurwesen Bachelor 3. Semester (Vertiefung Umwelttechnik) (PO 2019)
Wirtschaftsingenieurwesen Bachelor 3. Semester (Vertiefung Energiesysteme) (PO 2019)
Wirtschaftsingenieurwesen Bachelor 3. Semester (Vertiefung Elektro- und Informationstechnik) (PO 2019)
Wirtschaftsingenieurwesen Bachelor 3. Semester (Vertiefung Bauingenieurwesen) (PO 2019)
Wirtschaftsingenieurwesen Bachelor 3. Semester (Vertiefung Produktionstechnik) (PO 2019)
Energietechnik und Energiewirtschaft EOK 3. Semester (PO 2021)
Wirtschaftsingenieurwesen 3. Semester (Vertiefung Umwelttechnik) (PO 2023)
Wirtschaftsingenieurwesen 3. Semester (Vertiefung Energiesysteme) (PO 2023)
Wirtschaftsingenieurwesen 3. Semester (Vertiefung Elektro- und Informationstechnik) (PO 2023)
Wirtschaftsingenieurwesen 3. Semester (Vertiefung Bauingenieurwesen) (PO 2023)
Wirtschaftsingenieurwesen 3. Semester (Vertiefung Produktionstechnik) (PO 2023)
Wirtschaftsinformatik Bachelor 3. Semester (PO 2024)
BWL - dual Bachelor 3. Semester (PO 2024)
Modul 11917 Mathematik W-3 (Statistik)
Lehrinhalt:
Wahrscheinlichkeitstheorie: Kombinatorik, Unabhängigkeit, bedingte Wahrscheinlichkeit, Wahrscheinlichkeitsräume, Zufallsgrößen und deren Verteilungen, zufällige Vektoren, Unabhängigkeit von Zufallsgrößen, Transformation von Zufallsgrößen, wichtige Verteilungen der Statistik, Gesetze großer Zahlen, Zentraler Grenzwertsatz; Mathematische Statistik: Punktschätzungen, Konfidenzintervalle, Signifikanztests, Regressionsanalyse

Literatur:
Beichelt: Stochastik für Ingenieure (Teubner, 1995);
Beyer, Hackel, Pieper: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Mathematische Statistik (Teubner, 1995);
Storm: Wahrscheinlichkeitsrechnung, mathematische Statistik und statistische Qualitätskontrolle (Fachbuchverlag Leipzig, 2001)
Lehrstuhl Stochastik und ihre Anwendungen
Institut für Mathematik