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Veranstaltung ist aus dem Semester
WS 2019/20
, Aktuelles Semester: SoSe 2024
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Statistik und Wirtschaftsmathematik Sprache: Deutsch Belegpflicht | |||||||||||
Nr.: 3484 Vorlesung WS 2019/20 4 SWS Jedes Semester | |||||||||||
Bachelor-Studiengang: | Bachelorstudiengang Angewandte Informatik | ||||||||||
Internet und Online-Marketing, Abschluss 84, ( 6. Semester ) - ECTS-Punkte : 5 - Kategorie : Wahlfach | |||||||||||
Wirtschaftsinformatik PLUS, Abschluss 84, ( 3. Semester ) - ECTS-Punkte : 5 - Kategorie : Pflichtfach | |||||||||||
Angewandte Informatik, Abschluss 84, ( 2. Semester ) - ECTS-Punkte : 5 - Kategorie : Pflichtfach | |||||||||||
Zugeordnete Lehrperson: | Perk begleitend | ||||||||||
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Termin: | Dienstag 08:00 - 09:30 wöchentl | Raum : D 002 Gebäude D | |||||||||
Freitag 11:30 - 13:00 wöchentl | Raum : K 104 Gebäude K | ||||||||||
fällt aus am 24.01.2020 Klimakommission Ravensburg | |||||||||||
Inhalt: | 1 Lineare Optimierung
2 Finanzmathematik 3 Deskriptive Statistik 4 Kombinatorik 5 Wahrscheinlichkeitstheorie 6 Zufallsvariable und Verteilungen 7 Induktive Statistik: Schätzen und Testen |
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Literatur: | Lineare Optimierung Janiszczak, Knörr, Michler: "Lineare Algebra für Wirtschaftsinformatiker", Vieweg Verlag, Wiesbaden, 1992 Finanzmathematik Kobelt, Schulte: "Finanzmathematik", nwb Verlag, Herne/Berlin, 2006, 8. Auflage Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik Papula: "Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler", Band 3, Vieweg Verlag, Braunschweig, 2001, 4. Auflage Greiner, Tinhofer: "Stochastik für Studienanfänger der Informatik", Carl Hanser Verlag, München, 1996 Schira: "Statistische Methoden der VWL und BWL", Pearson Studium München, 2005, 2. Auflage Teschl, Teschl: "Mathematik für Informatiker, Band 2: Analysis und Statistik", Springer-Verlag, 2007 | ||||||||||
Lernziele: | Es werden die mathematischen Grundlagen aus den Gebieten Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik, Finanzmathematik und linearer Optimierung vermittelt, die für das Verständnis der anderen Studienfächer notwendig sind.
Es werden folgende Kompetenzen vermittelt: o Die mathematischen Hintergründe des Simplexalgorithmus kennen. Ein lineares Optimierungsproblem als System linearer Ungleichungen modellieren, grafisch darstellen und mit dem Simplexalgorithmus lösen können. o Zinsen und Renten berechnen, Investitionen mit der Kapitalwertmethode auf ihre Wirtschaftlichkeit hin überprüfen sowie eine Tilgungsrechnung für Kredite durchführen können. o Daten erheben, statistisch darstellen und für eine Analyse aufbereiten können. Statistische Aussagen über Stichproben hinterfragen. o Kombinatorische Probleme klassifizieren und lösen. o Wahrscheinlichkeiten von Zufallsexperimenten unter Verwendung der Regeln der Wahrscheinlichkeitstheorie berechnen können. o Die Verteilung einer Zufallsvariable untersuchen und wichtige Typen diskreter und stetiger Verteilungen erkennen. o Hypothesentests durchführen können, insbesondere unter der Annahme normalverteilter Zufallsvariablen. Das Konzept von Schätzfunktionen verstehen und den zentralen Grenzwertsatz kennen. |
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Voraussetzungen: | Lineare Algebra
Analysiskenntnisse aus der Schulmathematik |
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Leistungsnachweis: | benotet: K60 | ||||||||||
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Module: | Statistik und Wirtschaftsmathematik (AI) | ||||||||||
Mathematik (Modul MATH) (WI) | |||||||||||
Mathematik 2 (AI) | |||||||||||
Statistik (WP) | |||||||||||
Statistik (WB) |