Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-Thieme
Blended learning inkl. tutorieller Betreuung (Vorlesung mit Übung)
Jedes Wintersemester
Deutsch
Eines von vier verpflichtend zu belegenden Methodenmodule für Bachelor-Absolventen von Berufsakademien und Fachhochschulen
Im Rahmen des Studiengangs IEMS:
Studierende sollen lernen, intuitive Konzepte wie Wahrscheinlichkeit, Zufall, Unabhängigkeit formal und präzise zu fassen und ihre grundsätzliche Bedeutung für die Behandlung nicht-deterministischer Probleme erkennen zu können. Sie sollen das Konzept eines statistischen Tests in verschiedenen Anwendungsformen verstehen. Sie sollen das Konzept eines statistischen Modells verstehen sowie verschiedene Methoden zum Lernen solcher Modelle aus Daten umsetzen und anwenden können. Sie sollen Basiskenntnisse im Bereich der Differentialgleichungen und Funktionstransformationen erlangen.
Die Vorlesung gibt eine Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Ausgehend von den elementaren Begriffen der Wahrscheinlichkeit, der Zufallsvariable und des Erwartungswertes werden zunächst grundlegende Ungleichungen sowie die Konvergenz von Zufallsvariablen behandelt.
In einem zweiten Teil werden Themen des statistischen Schließens behandelt: parametrische vs. nicht parametrische Modelle, Schätzen von Verteilungsfunktionen, der Bootstrap, Parameter-Inferenz, Hypothesen-Tests, Bayessche Inferenz und statistische Entscheidungstheorie.
In einem dritten Teil werden wichtige analytische Basismethoden der Regelungstechnik vorgestellt: gewöhnliche und partielle Differentialgleichungen sowie Integraltransformationen (Fourier- und Laplacetransformation).
Die Prüfung besteht aus einer zweistündigen Klausur. Regelmäßige Teilnahme an den Übungen ist wichtig für das Verständnis und wird auch mit einem Bonus von bis zu 10% der Punkte auf die Klausur angerechnet.
Es gibt keine Zulassungskriterien zur Klausur.
