Dozent: Prof. Dr. Michael Bortz

Aufwand: 2 SWS (4 ECTS als Modul)

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten: Bestandene Testate (Prüfungsvorleistung) sowie bestandene Modulabschlussprüfung

Vorkenntnisse: Höhere Mathematik

Beginn: Dienstag, 23. April 2024 11:45 - 13:15 Uhr (Einführungsveranstaltung)

Es wird empfohlen, am eLearning teilzunehmen. Dort werden Vorlesungsinhalte bereitgestellt. In den dafür vorgesehenen Foren kann über deren Lösung diskutiert werden. Weitere Hinweise und Tipps erhalten Sie ebenfalls auf diesem Weg. Der Kurscode wird in der Vorlesung bekanntgegeben.

Betreuung der Vorlesung: M.Sc. Martin Bubel

Sprechstunden:

Sprechstunden zur Vorlesung und Übung werden in der Vorlesungszeit jederzeit nach Vereinbarung angeboten. Bitte per E-Mail direkt an den Dozenten oder an Martin Bubel wenden.

Inhalte:

• Grundlagen der Statistik
    - Hypothesentest
    - Varianzanalyse
• Datenanalyse
    - Korrelationsanalyse
    - Hauptkomponentenanalyse (PCA)
•  Datenbasierte Modellierung
    - lineare Regression
    - partial least squares
    - nicht-lineare Regression
    - Modellbewertung und –diskriminierung
• Versuchsplanung
    - Faktorversuche
    - modellbasierte Versuchsplanung
• selbstständiges Anwendung der Theorie in praxisnahen Rechnerübungen

Downloads:

Alle Downloads und weitere Informationen werden im eLearning bereitgestellt. Bitte melden Sie sich mit dem in der Vorlesung genannten Kurscode an.