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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Bachelor of Science Betriebswirtschaftslehre

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

TU München

Bachelor of Science Betriebswirtschaftslehre

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

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Statistik - Exam
Aufgabe 1) Ein Einzelhandelsunternehmen hat in den letzten sieben Tagen die Umsätze (in Euro) der filialeigenen Cafeteria erfasst. Diese täglichen Umsätze sind wie folgt: Montag: 480€, Dienstag: 500€, Mittwoch: 510€, Donnerstag: 480€, Freitag: 500€, Samstag: 520€, Sonntag: 540€. Analysiere die Umsätze im Hinblick auf die Maßzahlen der zentralen Tendenz. a) Berechne den Mittelwert der Umsätze der l...

Statistik - Exam

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Statistik - Cheatsheet
Maßzahlen der zentralen Tendenz: Mittelwert, Median, Modus Definition: Maßzahlen der zentralen Tendenz dienen der Beschreibung des typischen Wertes einer Datenreihe. Details: Mittelwert: Arithmetisches Mittel, berechnet als Summe aller Werte geteilt durch die Anzahl der Werte. Formel: \( \bar{x} = \frac{\sum_{i=1}^{n} x_i}{n} \) Median: Zentralwert, teilt die Datenreihe in zwei Hälften. Bei ungera...

Statistik - Cheatsheet

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Was versteht man unter dem Median in einer Datenreihe?

Wie berechnet man den Mittelwert (arithmetisches Mittel)?

Was beschreibt der Modus einer Datenreihe?

Was stellt die Nullhypothese (H0) dar?

Was bedeutet der p-Wert in Hypothesentests?

Was stellt die Alternativhypothese (H1) dar?

Was ist ein Alpha-Fehler (Fehler 1. Art)?

Wie definiert man das Signifikanzniveau \( \alpha \)?

Was beschreibt die Teststärke \( 1 - \beta \)?

Was ist das Modell für die einfache lineare Regression bei der Methode der kleinsten Quadrate?

Wie wird das Bestimmtheitsmaß \(R^2\) berechnet?

Wie wird der Schätzer \(\hat{\beta}_1\) bestimmt?

Was beschreibt ein ARIMA(p,d,q) Modell?

Wofür steht die Komponente 'd' im ARIMA(p,d,q) Modell?

Was beschreibt das MA-Modell in einem ARIMA(p,d,q)?

Was beschreibt eine Wahrscheinlichkeitsverteilung?

Gib die Dichtefunktion der Normalverteilung an.

Wie lautet die Wahrscheinlichkeitsfunktion der Poisson-Verteilung?

Was besagt das Gesetz der großen Zahlen?

Was besagt der zentrale Grenzwertsatz?

Welche Formel beschreibt das Gesetz der großen Zahlen?

Was ist das Ziel der explorativen Datenanalyse?

Welche graphischen Darstellungen werden in der explorativen Datenanalyse verwendet?

Wie werden Ausreißer idendifiziert?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Statistik an der TU München zu meistern:

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Deskriptive Statistik

Die deskriptive Statistik befasst sich mit der Zusammenfassung und Beschreibung von Datensätzen durch statistische Maßzahlen und Grafiken.

  • Maßzahlen der zentralen Tendenz: Mittelwert, Median, Modus
  • Streuungsmaße: Varianz, Standardabweichung, Spannweite
  • Grafische Darstellungen: Histogramme, Boxplots, Streudiagramme
  • Korrelation und Kausalität: Pearson-Korrelation, Spearman-Rangkorrelation
  • Explorative Datenanalyse: Identifikation von Ausreißern und Trends
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Inferenzstatistik

In der Inferenzstatistik werden auf Basis von Stichproben Rückschlüsse auf die Grundgesamtheit gezogen.

  • Punktschätzer und Intervallschätzer: Konfidenzintervalle
  • Hypothesentests: Nullhypothese, Alternativhypothese, p-Wert
  • Signifikanzniveaus und Fehlerarten: Alpha- und Beta-Fehler
  • Verteilungstests: Chi-Quadrat-Test, t-Test, F-Test
  • Anwendungen in Umfragen und Experimenten
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Regressionsanalyse

Die Regressionsanalyse untersucht den Zusammenhang zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen.

  • Einfache lineare Regression: Methode der kleinsten Quadrate
  • Multiple lineare Regression: Berücksichtigung mehrerer Prädiktoren
  • Modellbewertung: Bestimmtheitsmaß \(R^2\), Residuenanalyse
  • Nichtlineare Regression: Polynomiale und logistische Modelle
  • Anwendungsbeispiele: Ökonometrische Modelle, Prognosen
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Zeitreihenanalysen

Zeitreihenanalysen konzentrieren sich auf die Analyse und Modellierung von Daten, die in regelmäßigen Abständen über die Zeit erhoben werden.

  • Komponenten von Zeitreihen: Trend, Saisonalität, Zyklus, Zufallsschwankungen
  • Glättungsmethoden: Gleitende Durchschnitte, exponentielle Glättung
  • ARIMA-Modelle: Autoregressive integrierte gleitende Durchschnitte
  • Vorhersagemodelle: Prognosegenauigkeit und Validierung
  • Anwendungen: Finanzmarktanalysen, Wirtschaftsprognosen
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Wahrscheinlichkeitsrechnung

Die Wahrscheinlichkeitsrechnung bildet die Grundlage für das Verständnis stochastischer Prozesse und Zufallsvariablen.

  • Grundbegriffe: Wahrscheinlichkeitsräume, Ereignisse, Unabhängigkeit
  • Wahrscheinlichkeitsverteilungen: Diskrete und stetige Verteilungen
  • Erwartungswert und Varianz: Eigenschaften und Berechnung
  • Gesetz der großen Zahlen und zentraler Grenzwertsatz
  • Stochastische Prozesse: Markov-Ketten, Poisson-Prozesse
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der TU München

Statistik an TU München - Überblick

Die Vorlesung Statistik an der Technischen Universität München ist ein fester Bestandteil des Studiums der Betriebswirtschaftslehre. In dieser Vorlesung erhältst Du eine umfassende Einführung in die grundlegenden Methoden und Konzepte der Statistik, die für betriebswirtschaftliche Anwendungen unerlässlich sind. Der Kurs legt besonderen Wert auf praxisnahe Beispiele und die Anwendung der gelernten Methoden in realen Szenarien. Durch die Verbindung von Theorie und Praxis wirst Du bestens auf die Analyse betriebswirtschaftlicher Daten vorbereitet.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Modulstruktur umfasst Vorlesungen, Übungen und Prüfungen.

Studienleistungen: Studienleistungen bestehen aus Klausuren und Hausarbeiten.

Angebotstermine: Die Vorlesung wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Deskriptive Statistik, Inferenzstatistik, Regressionsanalyse, Zeitreihenanalysen, Wahrscheinlichkeitsrechnung

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

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