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Entscheidungen unter Risiko und statistische Datenanalyse

Modulbezeichnung: Entscheidungen unter Risiko und statistische Datenanalyse
Modulbezeichnung (engl.): Risk-Based Decision Making and Statistical Data Analysis
Studiengang: Praktische Informatik, Bachelor, ASPO 01.10.2011
Code: PIBWI94
SWS/Lehrform: 2V+2P (4 Semesterwochenstunden)
ECTS-Punkte: 5
Studiensemester: 5
Pflichtfach: nein
Arbeitssprache:
Deutsch
Prüfungsart:
Klausur
Zuordnung zum Curriculum:
KI626 Kommunikationsinformatik, Bachelor, ASPO 01.10.2011, 5. Semester, Wahlpflichtfach, technisch
KIB-ERSD Kommunikationsinformatik, Bachelor, ASPO 01.10.2017, 5. Semester, Wahlpflichtfach, technisch
PIBWI94 Praktische Informatik, Bachelor, ASPO 01.10.2011, 5. Semester, Wahlpflichtfach, informatikspezifisch
PIB-ERSD Praktische Informatik, Bachelor, ASPO 01.10.2017, 5. Semester, Wahlpflichtfach, informatikspezifisch
Arbeitsaufwand:
Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 60 Stunden. Der Gesamtumfang des Moduls beträgt bei 5 Creditpoints 150 Stunden (30 Std/ECTS). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 90 Stunden zur Verfügung.
Empfohlene Voraussetzungen (Module):
Keine.
Als Vorkenntnis empfohlen für Module:
Modulverantwortung:
Prof. Dr. Barbara Grabowski
Dozent:
Prof. Dr. Barbara Grabowski
Melanie Kaspar, M.Sc.


[letzte Änderung 19.07.2011]
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]
Lehrmethoden/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 2017/18, WS 2015/16, WS 2014/15, WS 2012/13, WS 2011/12, ...
[Tue Feb 20 20:13:59 CET 2018, CKEY=keurusd, BKEY=pi, CID=PIBWI94, LANGUAGE=de, DATE=20.02.2018]