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

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Bachelor of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

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Introduction to Statistics and Statistical Programming - Cheatsheet
Introduction to Statistics and Statistical Programming - Cheatsheet Unterschied zwischen deskriptiver und inferentieller Statistik Definition: Unterschied zwischen deskriptiver und inferentieller Statistik: Deskriptive Statistik beschreibt und analysiert vorhandene Daten; inferentielle Statistik zieht daraus Schlüsse über eine Grundgesamtheit. Details: Deskriptive Statistik: Beschreibt Datensätze ...

Introduction to Statistics and Statistical Programming - Cheatsheet

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Introduction to Statistics and Statistical Programming - Exam
Introduction to Statistics and Statistical Programming - Exam Aufgabe 1) Ein Informatikstudent hat in einem Projekt zwei Datensätze vorliegen. Der erste Datensatz (A) enthält die Testresultate von 100 Studierenden, die einen Informatik-Eignungstest absolviert haben, während der zweite Datensatz (B) eine Stichprobe von 30 Testresultaten derselben Eignungstests von einer anderen Gruppe Studierender ...

Introduction to Statistics and Statistical Programming - Exam

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Was beschreibt die deskriptive Statistik?

Welches Maß wird typischerweise in der deskriptiven Statistik verwendet?

Welche Methode wird in der inferentiellen Statistik genutzt?

Was beschreibt der Mittelwert (\(\bar{x}\)) in einer Datenverteilung?

Wie wird der Median einer ungeraden Anzahl von Datenwerten bestimmt?

Was beschreibt der Modus in einer Datenverteilung?

Was beschreibt die bedingte Wahrscheinlichkeit?

Wie berechnet man die bedingte Wahrscheinlichkeit von A gegeben B?

Wann sind zwei Ereignisse A und B unabhängig?

Was ist die Nullhypothese (H0)?

Wofür steht das Signifikanzniveau (\alpha)?

Was ist ein p-Wert?

Was ist das Signifikanzniveau \( \alpha \)?

Was beschreibt die Teststärke?

Von welchen Faktoren hängt die Teststärke ab?

Was sind die grundlegenden Datentypen, die sowohl in R als auch in Python verwendet werden?

Wie wird eine Bibliothek in Python importiert?

Welche Sprache ist speziell für statistische Datenanalyse entwickelt?

Was versteht man unter Datenmanipulation und -bereinigung?

Welche Maßnahme wird zur Datenbereinigung verwendet?

Wie können fehlende Werte bei der Datenbereinigung behandelt werden?

Was ist die grundlegende Definition der Erstellung von Grafiken und Visualisierungen in der Statistik?

Nenne zwei wichtige Python-Bibliotheken zur Erstellung von Visualisierungen.

Gib ein Codebeispiel für ggplot2 in R zur Erstellung eines Streudiagramms an.

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Introduction to Statistics and Statistical Programming an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
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Grundlagen der Statistik

Dieser Abschnitt befasst sich mit den grundlegenden Konzepten der Statistik, die als Basis für weitere Studien dienen.

  • Unterschied zwischen deskriptiver und inferentieller Statistik
  • Grundbegriffe: Stichprobe, Population, Parameter und Statistiken
  • Arten von Daten: Qualitative und quantitative Daten
  • Messskalen: Nominal-, Ordinal-, Intervall- und Verhältnis-Skala
  • Einführung in statistische Datenanalyse
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02
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Deskriptive Statistik

Dieser Abschnitt deckt die Methoden und Techniken zur Beschreibung und Zusammenfassung von Daten ab.

  • Lagemasse: Mittelwert, Median, Modus
  • Streuungsmasse: Varianz, Standardabweichung, Spannweite
  • Grafische Darstellungen: Histogramme, Box-Plots, Streudiagramme
  • Datenverteilung und ihre Eigenschaften
  • Transformation und Standardisierung von Daten
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03
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Wahrscheinlichkeitsrechnung

Gemeinsam werden die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie untersucht, um Zufallsvariablen und Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu verstehen.

  • Grundbegriffe: Experiment, Ereignis, Ergebnisraum
  • Regeln und Gesetze der Wahrscheinlichkeit
  • Bedingte Wahrscheinlichkeit und Unabhängigkeit
  • Diskrete und kontinuierliche Verteilungen
  • Erwartungswert und Varianz von Zufallsvariablen
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Schließende Statistik

Dieser Abschnitt konzentriert sich auf die Techniken zur Schlussfolgerung von Stichprobendaten auf die gesamte Population.

  • Punkt- und Intervallschätzung
  • Hypothesentests: Nullhypothese und Alternativhypothese
  • Fehlerarten: Typ I und Typ II Fehler
  • Verwendung von p-Werten und Konfidenzintervallen
  • Signifikanzniveau und Teststärke
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Einführung in statistische Programmiersprachen wie R oder Python

In diesem Abschnitt wird die Anwendung und Nutzung statistischer Programmiersprachen zur Datenanalyse vermittelt.

  • Grundlagen der Programmiersprachen R und Python
  • Datenimport und -export
  • Datenmanipulation und -bereinigung
  • Erstellung von Grafiken und Visualisierungen
  • Durchführung statistischer Tests und Modellierung
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Introduction to Statistics and Statistical Programming an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Dieser Kurs bietet Dir eine fundierte Einführung in die grundlegenden Konzepte der Statistik sowie in statistische Programmiersprachen und richtet sich insbesondere an Studierende der Informatik. Die Vorlesung an der Universität Erlangen-Nürnberg ist eine hervorragende Gelegenheit, sich mit den theoretischen und praktischen Aspekten der Statistik auseinanderzusetzen und erste Programmiererfahrungen in diesem Bereich zu sammeln. Der Kurs kombiniert Vorlesungen mit praktischen Übungen und ermöglicht es Dir so, das Gelernte direkt anzuwenden.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung besteht aus einem 2-stündigen Vorlesungsteil und einer 1-stündigen Übung pro Woche.

Studienleistungen: Am Ende des Semesters gibt es eine schriftliche Prüfung und regelmäßige Hausaufgaben während des Semesters.

Angebotstermine: In der Regel im Wintersemester

Curriculum-Highlights: Grundlagen der Statistik, Deskriptive Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Schließende Statistik, Einführung in statistische Programmiersprachen wie R oder Python

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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