Inhalt und Umfang der Statistik-Module
Umfang der Statistik-Grundausbildung im B.Sc.
Formale Grundlagen der Statistik (ab SS 2025)
- 1. und 2. Fachsemester (Orientierungsphase, Pflichtveranstaltung)
- Teilmodul 1: Quantitative Methoden I.b: Grundlagen der deskriptiven Statistik - S1a (WiSe und SoSe)
- Teilmodul 2: Quantitative Methoden II.a: Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung - S1b (nur SoSe)
- Insgesamt zwei vierstündige Vorlesungen mit zweistündiger Übung über jeweils 3-4 Wochen
- Zwei 30-minütige Abschlussklausuren (2x3 CP)
Angewandte Statistik in den Wirtschaftswissenschaften
- 3. Fachsemester (Wahlpflichtveranstaltung im Wintersemester)
- zweistündige Vorlesung,
- zweistündige Übung,
- 90-minütige Klausur (6 CP)
Begleitend zu den Präsenzveranstaltungen werden E-Learning-Einheiten angeboten. Weiterführende Informationen finden Sie in unserem E-Learning-Angebot.
Inhalt Formale Grundlagen der Statistik
- Motivation
- Grundlagen der Stichprobentheorie (S1a)
- Daten und Merkmale
- Phasen einer statistischen Analyse
- Beschreibung univariater Daten (S1a)
- Häufigkeiten und empirische Verteilungen
- Unklassierte und klassierte Daten
- Parameter
- Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung (S1b)
- Ereignisse und Wahrscheinlichkeiten
- Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Zufallsvariablen (S1b)
- Diskrete Zufallsvariablen
- Stetige Zufallsvariablen
- Verteilungen von Zufallsvariablen (S1b)
- Exkurs: Kombinatorik
- Urnenmodellverteilungen
- Normalverteilung
Bitte entnehmen Sie die detaillierte Gliederung sowie aktuelle Literaturhinweise aus den Vorlesungsunterlagen sowie aus dem aktuellen Programm bei den Semesterprogrammen der QM-Module. Die in früheren Semestern (bis SoSe 2024) bearbeiteten Themengebiete finden Sie in den Programmen der letzten Semester.
Inhalt Angewandte Statistik in den Wirtschaftswissenschaften
- Normalverteilung
- Grenzwertsätze
- Verwandte der Normalverteilung
- Schätzen
- Stichprobenfunktion
- Punktschätzung
- Intervallschätzung
- Testen
- Verteilungsgebundene Parametertests
- Chi-Quadrat-Testverfahren
- Multivariate Datensätze
- Bivariate Datensätze und Unabhängigkeit
- Korrelation
- Regressionsanalyse