Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik

Lernen Sie, das Verhalten nichtdeterministischer Systeme zu beschreiben

...und gewinnen Sie völlig neue Erkenntnisse beim Glücksspiel. In diesem Kurs erwerben Sie vertiefte Grundlagenkenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik sowie Differentialgleichungen und Funktionstransformationen, wie sie für Aufgaben in der Forschung und Industrie benötigt werden.

Sie lernen, intuitive Konzepte wie Wahrscheinlichkeit, Zufall, Unabhängigkeit
formal und präzise zu fassen und ihre grundsätzliche Bedeutung für die Behandlung
nicht-deterministischer Probleme zu . Sie erfassen das Konzept von statistischen
Tests in verschiedenen Anwendungsformen und das Konzept eines statistischen Modells. Mit den erworbenen Kenntnissen können Sie verschiedene Methoden zum Lernen solcher
Modelle aus Daten umsetzen und anwenden. Zudem lernen Sie wichtige analytische Basismethoden der Regelungstechnik kennen.

Ihre Vorteile

  • Weiterbildung ohne Ausfallzeiten
  • Hohe Flexibilität durch berufsbegleitendes Lernen
  • Hohe Effizienz und Anwendbarkeit durch praxisnahe Inhalte
  • Hoher Lernerfolg durch neueste Lehr- und Lernmethoden und innovative Bildungstechnologien wie z. B. virtuelle Klassenzimmer, Lernforen, Chats oder mobile Hardwarepraktika

Nächster Starttermin

Sommersemester 2019
Start am 13. April 2019
Anmeldung bis zum 1. April 2019

Ihre persönliche Ansprechpartnerin

Studienberatung Weiterbildungsprogramm IEMS: Petra Siegrist
Petra Siegrist Studienberatung

Wofür können die Inhalte verwendet werden?

  • Statistische Schätzer werden eingesetzt, um aus Beobachtungen Schlüsse auf das zugrundeliegende System zu ziehen. Beispielsweise kann aus mehreren Messungen des Stromverbrauchs eines elektronischen Bauteils auf dessen durchschnittliche Leistungsaufnahme und deren erwarteten Abweichung geschlossen werden.
  • Statistische Hypothesentests sind ein Werkzeug für die Interpretation von Ergebnissen aus Messreihen. Sie können z.B. dazu eingesetzt werden, um Bauteile auf deren Spezifikation zu überprüfen.
  • Mit Differentialgleichungen lassen sich dynamische Systeme beschreiben und analysieren. Beispielsweise kann die Wärmeleitungsgleichung und deren Lösung dazu verwendet werden, um die zeitliche Ausbreitung der Wärme in einem Körper zu untersuchen
Berufsbegleitender Weiterbildungskurs Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik

Welche Vorkenntnisse brauche ich?

Grundlagen der Mathematik (Differentialgleichungen, lineare Gleichungssysteme) und grundlegende Programmierkenntnisse werden für diesen Kurs empfohlen.
Im Bereich Weiterbildungskurse finden Sie weitere Informationen zu den erwarteten Vorkenntnissen.

Kosten

Die Kosten inkl. Lernmaterialien, tutorieller Betreuung durch einen wissenschaftlichen Mitarbeiter und der Prüfungsleistung belaufen sich auf 2.000 Euro.

Wie läuft der Kurs ab?

Allgemeine Einführungsveranstaltung in Freiburg
Symbol Präsenzveranstaltung

Sie lernen den Fachexperten kennen und erhalten einen Überblick über die Inhalte. Das IEMS-Team führt Sie in die Methoden des Online-Lernens ein und beantwortet Ihre organisatorischen Fragen.

E-Training & Online-Meeting
Symbolbild E-Learning

Sie lernen flexibel mit E-Lectures. Zur Selbst- kontrolle Ihres Lernfortschrittes bearbeiten Sie Selbsttests und Übungsaufgaben. In Online-Meetings und über das Forum können Sie sich sowohl mit Mitstudierenden als auch mit den Tutoren und Tutorinnen über Lerninhalte austauschen und Fragen klären.

Prüfung und Zertifikat
Symbol Zertifikat

Am Ende des Semesters nehmen Sie an einer Prüfung teil. Bei Bestehen erhalten Sie ein Zertifikat der Universität Freiburg. Sie erwerben 6 Kreditpunkte (ECTS), die im Masterstudiengang IEMS angerechnet werden können.

Mehr Informationen zur Lernorganisation bei IEMS

Wie ist der Kurs aufgebaut?

  1. Wahrscheinlichkeitstheorie
    1. Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie
    2. Zufallszahlen: Verteilungen, Erwartungswert, Varianz, Multivariate Verteilungen
    3. Verteilungen: Beispiele Normalverteilung und Gleichverteilung
    4. Zentraler Grenzwertsatz
  2. Statistik
    1. Grundlagen der Statistik
    2. Nichtparametrische Statistik: empirische Verteilung, Funktionale, Bootstrapping
    3. Parametrische Statistik: Parametrische Modelle, Maximum-Likelihood-Schätzer
    4. Hypothesentest: Statistischer Test, Testverteilungen, Differenztest
  3. Differentialgleichungen und Funktionstransformationen
    1. Gewöhnliche Differentialgleichungen
    2. Partielle Differentialgleichungen
    3. Laplace-Transformation
    4. Fourier-Transformation

Welcher Fachexperte betreut dieses Angebot?

Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-Thieme
Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-Thieme
Universität Hildesheim
Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen

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Petra Siegrist Studienberatung

0761/203-4436

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Zur Anmeldung schicken Sie uns das ausgefüllte Anmeldeformular direkt per Mail an iems@weiterbildung.uni-freiburg.de.

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