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Entscheidungen unter Risiko und statistische Datenanalyse

Modulbezeichnung:
Bezeichnung des Moduls innerhalb des Studiengangs. Sie soll eine präzise und verständliche Überschrift des Modulinhalts darstellen.
Entscheidungen unter Risiko und statistische Datenanalyse
Modulbezeichnung (engl.): Risk-Based Decision Making and Statistical Data Analysis
Studiengang:
Studiengang mit Beginn der Gültigkeit der betreffenden ASPO-Anlage/Studienordnung des Studiengangs, in dem dieses Modul zum Studienprogramm gehört (=Start der ersten Erstsemester-Kohorte, die nach dieser Ordnung studiert).
Praktische Informatik, Bachelor, ASPO 01.10.2017
Code: PIB-ERSD
SAP-Submodul-Nr.:
Die Prüfungsverwaltung mittels SAP-SLCM vergibt für jede Prüfungsart in einem Modul eine SAP-Submodul-Nr (= P-Nummer). Gleiche Module in unterschiedlichen Studiengängen haben bei gleicher Prüfungsart die gleiche SAP-Submodul-Nr..
P221-0107
SWS/Lehrform:
Die Anzahl der Semesterwochenstunden (SWS) wird als Zusammensetzung von Vorlesungsstunden (V), Übungsstunden (U), Praktikumsstunden (P) oder Projektarbeitsstunden (PA) angegeben. Beispielsweise besteht eine Veranstaltung der Form 2V+2U aus 2 Vorlesungsstunden und 2 Übungsstunden pro Woche.
2V+2P (4 Semesterwochenstunden)
ECTS-Punkte:
Die Anzahl der Punkte nach ECTS (Leistungspunkte, Kreditpunkte), die dem Studierenden bei erfolgreicher Ableistung des Moduls gutgeschrieben werden. Die ECTS-Punkte entscheiden über die Gewichtung des Fachs bei der Berechnung der Durchschnittsnote im Abschlusszeugnis. Jedem ECTS-Punkt entsprechen 30 studentische Arbeitsstunden (Anwesenheit, Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung, ggfs. Zeit zur Bearbeitung eines Projekts), verteilt über die gesamte Zeit des Semesters (26 Wochen).
4
Studiensemester: 5
Pflichtfach: nein
Arbeitssprache:
Deutsch
Prüfungsart:
Klausur

[letzte Änderung 06.07.2010]
Verwendbarkeit / Zuordnung zum Curriculum:
Alle Studienprogramme, die das Modul enthalten mit Jahresangabe der entsprechenden Studienordnung / ASPO-Anlage.

KI626 Kommunikationsinformatik, Bachelor, ASPO 01.10.2014 , 5. Semester, Wahlpflichtfach, technisch
KIB-ERSD (P222-0105) Kommunikationsinformatik, Bachelor, ASPO 01.10.2017 , 5. Semester, Wahlpflichtfach, technisch
PIBWI94 (P221-0106) Praktische Informatik, Bachelor, ASPO 01.10.2011 , 5. Semester, Wahlpflichtfach, informatikspezifisch
PIB-ERSD (P221-0107) Praktische Informatik, Bachelor, ASPO 01.10.2017 , 5. Semester, Wahlpflichtfach, informatikspezifisch
Arbeitsaufwand:
Der Arbeitsaufwand des Studierenden, der für das erfolgreiche Absolvieren eines Moduls notwendig ist, ergibt sich aus den ECTS-Punkten. Jeder ECTS-Punkt steht in der Regel für 30 Arbeitsstunden. Die Arbeitsstunden umfassen Präsenzzeit (in den Vorlesungswochen), Vor- und Nachbereitung der Vorlesung, ggfs. Abfassung einer Projektarbeit und die Vorbereitung auf die Prüfung.

Die ECTS beziehen sich auf die gesamte formale Semesterdauer (01.04.-30.09. im Sommersemester, 01.10.-31.03. im Wintersemester).
Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 60 Veranstaltungsstunden (= 45 Zeitstunden). Der Gesamtumfang des Moduls beträgt bei 4 Creditpoints 120 Stunden (30 Std/ECTS). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 75 Stunden zur Verfügung.
Empfohlene Voraussetzungen (Module):
Keine.
Als Vorkenntnis empfohlen für Module:
Modulverantwortung:
Melanie Kaspar, M.Sc.
Dozent: Melanie Kaspar, M.Sc.

[letzte Änderung 10.11.2016]
Lernziele:
Die Studenten können größere Datenmengen analysieren und darüberhinaus mittels Software statistisch auswerten.
Darüber hinaus sind sie in der Lage, Aussagen zur Zuverlässigkeit und statistischen Sicherheit ihrer Auswerteergebnisse zu treffen.

[letzte Änderung 12.01.2018]
Inhalt:
1. Entscheidungen unter Risiko:
   1.1 Bayessche Netze
   1.2 Entscheidungsbäume
   1.3 Boolsche Zuverlässigkeitstheorie
   1.4 Markowketten
   1.5 Statistische Entscheidungen: Hypothesentests und Schätzungen
   1.6 Entscheidungen in Kontingenztafeln
   1.7. Software: SPSS, Answertree
   1.8. Fallstudien
2. Statistische Datenanalyse-Datamining mit statistischen Methoden
   2.1 Skalentypen von zufälligen Merkmalen
   2.2 Statistische Maßzahlen für Datensätze
   2.3 Zusammenhangsmaße
   2.4 Clusteranalyseverfahren ­ Datenaggregation
   2.5 Probitanalysen
   2.6 Software: SPSS , Clementine
   2.7 Fallstudien


[letzte Änderung 06.07.2010]
Weitere Lehrmethoden und Medien:
Die Vorlesung findet zu 100% im PC-Labor AMSEL "Angewandte Mathematik, Statistik und eLearning" statt. Es werden hier computergestützte praktische Fallbeispiele mit SPSS und R zu den vermittelten Methoden durchgeführt.
  
Weiterhin wird das eLearning-System MathCoach-Statistik (AMSEL-PC-Labor 5306) eingesetzt. Die Studenten lösen Hausaufgaben und Übungsaufgaben mit diesem System.

[letzte Änderung 16.04.2011]
Literatur:
Skript: B.Grabowski: Entscheidungen unter Risiko und statistische Datenanalyse, HTW, 2010
 
J.Janssen, W. Laaz: Statistische Datenanalyse mit SPSS, Springer, 2009
 
Handbücher: Answertree, Clementine, SPSS


[letzte Änderung 06.07.2010]
Modul angeboten in Semester:
WS 2022/23, WS 2021/22, WS 2020/21, WS 2019/20
[Fri Dec  9 22:38:01 CET 2022, CKEY=keurusd, BKEY=pi2, CID=PIB-ERSD, LANGUAGE=de, DATE=09.12.2022]