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Code: WIMAS-880 |
1V+1U (2 Semesterwochenstunden) |
3 |
Studiensemester: 1 |
Pflichtfach: ja |
Arbeitssprache:
Deutsch |
Prüfungsart:
Klausur, Übungsarbeit
[letzte Änderung 23.07.2009]
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WIMAS-880 Wirtschaftsingenieurwesen, Master, ASPO 01.10.2011
, 1. Semester, Pflichtfach
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Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 30 Veranstaltungsstunden (= 22.5 Zeitstunden). Der Gesamtumfang des Moduls beträgt bei 3 Creditpoints 90 Stunden (30 Std/ECTS). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 67.5 Stunden zur Verfügung.
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Empfohlene Voraussetzungen (Module):
Keine.
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Als Vorkenntnis empfohlen für Module:
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Modulverantwortung:
Prof. Dr. Susan Pulham |
Dozent/innen: Prof. Dr. Susan Pulham
[letzte Änderung 22.01.2010]
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Lernziele:
Die Studierenden können beurteilen, welche statistische Methoden in betriebs-, volkswirtschaftlichen und technischen Fragestellungen (z.B. Qualitätsmanagement, Produktionsplanung, Risikomanagement, CRM) angewandt werden können, und wo die Möglichkeiten und Grenzen statistischer Methoden liegen. Sie besitzen eine Grundkompetenz in der Auswahl und Anwendung geeigneter statistischer Verfahren unter Einsatz von statistischer Software. [OE+0+0+0+0+1+0=1]
[letzte Änderung 16.06.2010]
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Inhalt:
1. Begriffliche Grundlagen 2. Grundlagen der deskriptiven Statistik 2.1 Univariate Statisitk 2.2 Bivariate Statistik 3. Grundlagen der induktiven Statistik 3.1 Intervallschätzungen 3.2 Hypothesentests 4. Überblick über uni- und multivariate Verfahren 4.1 Univariate Varianzanalyse (ANOVA) 4.2 Einfaktorielle multivariate Varianzanalyse (MANOVA) 4.3 Univariate Regressionsanalyse
[letzte Änderung 16.06.2010]
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Weitere Lehrmethoden und Medien:
Beamer-Präsentation, Berichte aus Presse und statistischen Untersuchungen, Excel-Dateien mit Beispielmaterial, Skript, Statistik-Software (PASW), Tafel
[letzte Änderung 16.06.2010]
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Literatur:
Ayyub, B.M., McCuen R.H. (1997): Probability, Statistics and Reliability for Engeneers, CRC Press Backhaus, Erichson, Plinke, Weiber (2008): Multivariate Analysemethoden, Springer Verlag Berlin, 12. Aufl. Bamberg, Bauer: Statistik, Oldenbourg Verlag München Wien, 2008, 14. Aufl. Fahrmeir L., Hamerle, A. (1984): Multivariate Statistische Verfahren, de Gruyter Fahrmeir L. u.a.: (1997): Der Weg zur Datenanalyse, Springer Krafft O. (1978): Lineare statistische Modelle und optimale Versuchspläne, Vandenhoek & Ruprecht Krämer, W, u.a. (2004): Datenanalyse mit SAS, Springer Krzanowski, W.J. (2003): Principles of Multivariate Analysis, Oxford Uni. Press Moosmüller, G (2004): Methoden der empirischen Wirtschaftsforschung, Pearson-Studium Pruscha H. (1996): Angewandte Methoden der Mathematischen Statistik, Teubner Schaich, E,. Münnich, R. (1999): Mathematische Statistik für Ökonomen, Verlag Vahlen Sincich: Business Statistics by Examples, Prentice Hall,1996 Storm, R. (2001): Wahrscheinlichkeitsrechung, Mathematische Statistik und Statistische Qualitätskontrolle, Fachbuchverlag / Carl-Hanser-Verlag Toutenburg, Heumann: Induktive Statistik, Eine Einführung mir R und SPSS, Springer, 2008 von Auer, L. (2005).: Ökonometrie – Eine Einführung, Springer
[letzte Änderung 17.03.2010]
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