401-0612-00L Statistics and Probability Theory
Semester | Spring Semester 2021 |
Lecturers | L. Meier |
Periodicity | yearly recurring course |
Language of instruction | German |
Courses
Number | Title | Hours | Lecturers | |||||||
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401-0612-00 V | Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung | 3 hrs |
| L. Meier | ||||||
401-0612-00 U | Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Groups are selected in myStudies. | 1 hrs | L. Meier |
Catalogue data
Abstract | Einführung in die Grundlagen der Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie und Modellierung von Unsicherheiten im Zusammenhang mit Entscheidungsfindungen im Ingenieurwesen. Die Schwerpunkte liegen im Erstellen wahrscheinlichkeitstheoretischer Modelle, im Testen von Hypothesen und in der Überprüfung der Modelle. Als Software wird MATLAB verwendet. |
Objective | Das Ziel des Kurses besteht darin, den Studenten grundlegende Hilfsmittel der Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie näherzubringen. Stets bezogen auf den Bereich der Risikobeurteilung und Entscheidungsfindung im Ingenieurwesen liegt der Schwerpunkt in der Anwendung der Hilfsmittel und in der Argumentation, die hinter der Anwendung dieser Disziplinen steht. |
Content | Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie: Grundlagen der Mengenlehre, Definitionen von Wahrscheinlichkeit, Axiome der Wahrscheinlichkeitstheorie, Wahrscheinlichkeiten von Vereinigungen und Schnittmengen, bedingte Wahrscheinlichkeiten, Satz von Bayes. Modellierung von Unsicherheiten: Zufallsvariablen, diskrete und kontinuierliche Verteilungen, Momente, Verteilungsparameter, Eigenschaften des Erwartungswertes, multivariate Verteilungen, Funktionen von Zufallsvariablen, der zentrale Grenzwertsatz, typische Verteilungen im Ingenieurswesen. Beschreibende Statistik: Grafische Darstellungen (Histogramme, Streudiagramme, Box-Plots), numerische Kennwerte. Schätzungen und Modellbildung: Auswahl der Verteilungsmodelle, QQ-Plots, Parameterschätzung, Momentenmethode, Maximum-Likelihood-Methode, Vertrauensintervalle, Hypothesentests. |
Literature | L. Meier, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Eine Einführung für Verständnis, Intuition und Überblick, Springer, 2020 Link |
Performance assessment
Performance assessment information (valid until the course unit is held again) | |
Performance assessment as a semester course | |
In examination block for | Bachelor's Degree Programme in Civil Engineering 2014; Version 01.08.2016 (Examination Block) Bachelor's Degree Programme in Environmental Engineering 2010; Version 07.03.2018 (Examination Block) Bachelor's Degree Programme in Geomatic Engineering and Planning 2010; Version 27.02.2018 (Examination Block) Bachelor's Degree Programme in Geospatial Engineering 2018; Version 06.10.2021 (Examination Block) |
ECTS credits | 5 credits |
Examiners | L. Meier |
Type | session examination |
Language of examination | German |
Repetition | The performance assessment is offered every session. Repetition possible without re-enrolling for the course unit. |
Mode of examination | written 120 minutes |
Written aids | 10 hand- oder maschinengeschriebene A4 Seiten (= 5 Blätter). Taschenrechner ohne Kommunikationsmöglichkeit. Keine Kommunikationsmittel (Natel, WLAN, etc.). Wörterbücher sind erlaubt. |
If the course unit is part of an examination block, the credits are allocated for the successful completion of the whole block. This information can be updated until the beginning of the semester; information on the examination timetable is binding. |
Learning materials
Main link | Website Kurs |
Literature | L. Meier, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Springer, 2020 |
Only public learning materials are listed. |
Groups
401-0612-00 U | Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung | ||||||
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Groups | G-01 |
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G-03 |
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G-04 |
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G-05 |
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G-06 |
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G-07 |
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G-08 |
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Restrictions
There are no additional restrictions for the registration. |
Offered in
Programme | Section | Type | |
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Civil Engineering Bachelor | First Year Examinations | O | |
Geospatial Engineering Bachelor | First Year Examinations | O | |
Environmental Engineering Bachelor | First Year Examinations (2. Sem.) | O |