Modulhandbuch (Module manual)

M.184.1473 Grundzüge der angewandten Statistik für Wirtschaftsinformatiker
(Basic Principles of Applied Statistics)
Koordinator (coordinator): Prof. Dr. Hendrik Schmitz
Ansprechpartner (contact): Prof. Dr. Hendrik Schmitz (hendrik.schmitz[at]uni-paderborn.de)
Credits: 5 ECTS
Workload: 0
Semesterturnus (semester cycle): SoSe
Studiensemester (study semester): 2
Dauer in Semestern (duration in semesters): 1
Lehrveranstaltungen (courses):
Nummer / Name
(number / title)
Art
(type)
Kontaktzeit
(contact time)
Selbststudium
(self-study)
Status (P/WP)
(status)
Gruppengröße
(group size)
a) K.184.14731 / Grundzüge der angewandten Statistik für Winfos Vorlesung / Übung 30 Std (h) 80 Std (h) P 100 TN (PART)
b) K.184.14732 / Grundzüge der angewandten Statistik für Wirtschaftsinformatiker (Übung) Übung 20 Std (h) 20 Std (h) WP 100 TN (PART)
Wahlmöglichkeiten innerhalb des Moduls (Options within the module):
Keine
Empfohlene Voraussetzungen (prerequisites):
Zur Zeit sind keine Voraussetzungen bekannt. (No conditions are known.)
Inhalte (short description):

​Das Modul vermittelt zunächst Grundlagen der deskriptiven Statistik und grundlegende Kenntnisse und Fertigkeiten im Bereich der Wahrscheinlichkeitsrechnung. Es werden ausgewählte diskrete und stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen vorgestellt und angewendet. Zudem erhalten die Studierenden eine Einführung in die Grundzüge der Stichprobentheorie. Abschließend dient dieses Modul dem Erwerb von Kompetenzen in statistischen Schätzverfahren und Testverfahren (Signifikanztests).

Lernergebnisse (learning outcomes):
Fachkompetenz Wissen (professional expertise):
Studierende...

  • kennen die Grundlagen der deskriptiven Statistik (eindimensionale und mehrdimensionale Häufigkeitsverteilungen in Tabellenform und ihre graphische Umsetzung) und können diese beschreiben.
  • kennen wichtige Lage- und Streuungsmaße und können diese berechnen.
  • kennen weiterführende Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und können die erlernten Inhalte im Bereich von zweidimensionalen Zufallsvariablen, Stichprobentheorie, Schätzverfahren und Signifikanztests wiedergeben und erläutern.
  • erlernen Verfahren zur Einordnung, Analyse und Lösung statistischer Probleme.
  • Fachkompetenz Fertigkeit (practical professional and academic skills):
    Studierende...

  • können die erlernten Konzepte (s.o.) auf unterschiedlichste Probleme und Fragestellungen der Wirtschaftswissenschaften anwenden.
  • können die errechneten Ergebnisse im ökonomischen Kontext der Aufgabenstellung interpretieren und statistische Analysen im Alltag kritisch hinterfragen.

  • erlernen durch die Kombination aus Videovorlesung, Vor- und Nachbereitung des Vorlesungsmaterials, angeleiteten Tutorien, Hausaufgabenblättern und gemeinsamer Arbeit mit dem Dozenten an Aufgaben im Hörsaal neue Strategien des Wissenserwerbs.

  •  

    Personale Kompetenz / Sozial (individual competences / social skills):
    Studierende...
  • ​präsentieren ihre eigenständig erarbeiteten Ergebnisse in der Arbeitsgruppe während der gemeinsamen Arbeit im Hörsaal.
  • Personale Kompetenz / Selbstständigkeit (individual competences / ability to perform autonomously):
    Studierende...

  • verbessern ihre Problemlösungskompetenz und ihr Zeitmanagement durch die eigenständige Gestaltung ihres Lernprozesses (Videovorlesung, Arbeit im Hörsaal).
  • Prüfungsleistungen (examinations)
    Art der Modulprüfung (type of modul examination): Zur Zeit nicht bekannt. (Currently unknown.)
    Art der Prüfung
    (type of examination)
    Umfang
    (extent)
    Gewichtung
    (weighting)
    a) Klausur 90 Minuten 100.00 %
    Studienleistung / qualifizierte Teilnahme (module participation requirements)
    Nein
    Voraussetzungen für die Teilnahme an Prüfungen (formal requirements for participating in examinations)
    Voraussetzungen für die Vergabe von Credits (formal requirements for granting credit points)
    Die Vergabe der Credits erfolgt, wenn die Modulnote mindestens „ausreichend“ ist
    Gewichtung für Gesamtnote (calculation of overall grade)
    Das Modul wird mit der Anzahl seiner Credits gewichtet (Faktor: 1)
    Verwendung des Moduls in den Studiengängen (The module can be selected in the following degree programmes)
    B.Sc. Wirtschaftsnformatik
    Umfang QT (participation requirements):
    Lernmaterialien, Literaturangaben (learning material, literature):
    Lernmaterialien, Literaturangaben:
    Alle Unterlagen werden in PANDA bereitgestellt.
    Grundlagenliteratur:
    • Assenmacher: Induktive Statistik (2. Auflage), 2009.
    • Mosler/Schmid: Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik (3. Auflage), 2008.
    oder jedes andere Einführungsbuch in die Induktive Statistik.
    Sonstige Hinweise (additional information):

    Die Präsenzveranstaltungen werden stark dafür verwendet, Aufgaben selbst und in Gruppen zu rechnen und dann gemeinsam die Lösungen zu besprechen. Der Dozent rechnet die Aufgaben nicht selbst vor, sondern greift moderierend und korrigierend ein. Außerdem ermuntert der Dozent die Studierenden kontinuierlich, eventuell auftretende Fragen zum Vorlesungsstoff zu stellen. Hierzu ist es essenziell, dass sich die Studierenden selbständig auf die Präsenzveranstaltung vorbereiten.

    Durch zwei Bonusklausuren können Bonuspunkte gesammelt werden.

    Unterrichtssprache: Deutsch

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