TU Berlin

Angewandte Statistik und ConsultingSommersemester

Ein rotes Dreieck, darunter drei orangen senkrechten Balken als Symbol für Fakultät 3. Das Symbol befindet sich innerhalb  des kreisförmigen Schriftzuges: Prozesswissenschaften.

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Lehrveranstaltungen im SoSe

Statistik I für LMC

Statistik I für LMC
Teilnehmer
Abschluss
Art und Umfang der LV
P/WP/W
LP
LM- Chemiker
Staatsexamen
1 SWS VL + 1 SWS UE am PC
P/ W
k.A.
BA Ernährung
Bachelor
1 SWS VL + 1 SWS UE am PC
P
3


EINLEITUNG

  • Was versteht man unter Statistik, Biometrie, Chemometrie, Ökonometrie und Technometrie?
  • Wie lügt man mit Statistik?

1. BESCHREIBENDE (DESKRIPTIVE) STATISTIK
1.1. Charakterisierung von Merkmalen
1.2. Grundgesamtheit und Stichprobe (Stichprobenauswahl, zuf. u. syst. Fehler)
1.3. Die Häufigkeitsverteilung diskreter und stetiger eindimensionaler Merkmale
- Absolute und relative Häufigkeiten und ihre grafische Darstellung
- Empirische Verteilungsfunktion
1.4. Statistische Maßzahlen eindimensionaler Merkmale
- Arithmetisches Mittel, Median, gestutztes Mittel, Modalwert, geometrisches 
   Mittel, Quantil
- Spannweite, Medianabstand, Quartilsabstand, Varianz, Standardabweichung,
   Standardfehler des arithm. Mittelwertes, Variationskoeff., Box- und Whisker
   Plot
- Schiefe u. Exzess von Häufigkeitsverteilungen
- Vergleich mehrerer Laboratorien (multipler Box- und Whisker Plot, Präzision
   innerhalb und zwischen den Laboratorien)
1.5. Zweidimensionale Merkmale - grafische Darstellung (Scatterplot)
- Häufigkeitsverteilung (2- dim. Häufigkeitstabelle, graf. Darstellung)
- Zusammenhangsmaße (Rangkorrelations- und Maßkorrelationskoeffizient)
- Lineare Regression (einf. lineare Regression)

2. WAHRSCHEINLICHKEITSRECHNUNG
2.1. Zufällige Ereignisse, Ereignisfeld, Wahrscheinlichkeit
- Regeln für die Berechnung von Wahrscheinlichkeiten
2.2. Zufallsgrößen
- Arten von Zufallsgrößen und ihre Verteilungen (diskrete u. stetige Zufallsgrößen)
- Kenngrößen von Zufallsgrößen (Erwartungswert u. Varianz)
2.3. Spezielle Verteilungen
- Binomial-, Poisson- und Normalverteilung
- Prüfverteilungen (Chi2-, t- und F- Verteilung)

3. SCHLIESSENDE (INDUKTIVE) STATISTIK
3.1. Einführung in die schließende Statistik
3.2. Punktschätzungen und Konfidenzintervalle
3.3. Statistische Tests (Mittelwert- und Varianzvergleich- Einstichprobenproblem

  • In der Übung mit PC- Praktikum werden mit Statistikprogrammen konkrete
    Fragestellungen aus den Fachgebieten behandelt.

Statistik für Prozesswissenschaften

Statistik für Prozesswissenschaftler
Teilnehmer
Abschluss
Art und Umfang der LV
P/WP/W
LP
LMT, BT, BGT, TUS
Bachelor
2 SWS VL + 2 SWS UE am PC + 2 SWS Projekt
WP
6
LMT, BT, BGT, TUS, WW, EPT, EGT
Bachelor/ Master
2 SWS VL + 2 SWS UE am PC
W
4

EINLEITUNG

  • Was ist Statistik? Was sind Biometrie, Chemometrie, Ökonometrie und Technometrie?
  • Wie lügt man mit Statistik?

1.   BESCHREIBENDE (DESKRIPTIVE) STATISTIK
1.1. Charakterisierung von Merkmalen
1.2. Grundgesamtheit und Stichprobe
1.3. Die Häufigkeitsverteilung diskreter und stetiger eindim. Merkmale
- absolute und relative Häufigkeiten, Summenhäufigkeiten u. ihre graf. 
   Darstellung
- empirische Verteilungsfunktion
1.4. Stat. Masszahlen eindim. Merkmale und ihre graf. Darstellung
- arithm. Mittel, Median, gestutztes Mittel, Modalwert, geometr. Mittel,   Quantil
- Spannweite, Medianabstand, Quartilsabstand, Varianz, Standardabweichung,
   Standardfehler des arithm. Mittelwertes, Variationskoeffizient,
   Box- und Whisker Plots
- Schiefe und Exzess
1.5. Zweidimensionale Merkmale
- grafische Darstellung (Scatterplot)
- Häufigkeitsverteilung (Vierfeldertafel, Kontingenztafel, 2- dim.
   Häufigkeitstabelle, graf. Darst.)
- Zusammenhangsmaße (Assoziations-,Kontingenz-, Maßkorrelations- und
   Rangkorrelationskoeff.)
- lineare Regression (einf. lin. Regression, Ausblick: polynomiale und multiple lin.
   Regression)

2.   WAHRSCHEINLICHKEITSRECHNUNG
2.1. Zufällige Ereignisse, Ereignisfeld, Wahrscheinlichkeit, Regeln für die
       Berechnung von Wahrscheinlichkeiten
2.2. Zufallsgrößen
- Arten von Zufallsgrößen und ihre Verteilungen (diskrete u. stetige
   Zufallsgrößen)
- Kenngrößen von Zufallsgrößen (Erwartungswert u. Varianz)
2.3. Spezielle Verteilungen
- Binomial-, Hypergeometrische-, Poisson- und Normalverteilung
- Prüfverteilungen (Chi2-, t- und F- Verteilung), Funktionen von Zufallsgrössen
2.4. Grenzwertsätze

3.   SCHLIESSENDE (INDUKTIVE) STATISTIK
3.1. Statistische Schätzverfahren
- Schätzmethoden, Stichprobenfunktion, Punktschätzungen
- Konfidenz- und Toleranzintervalle, Kontrollkarten
3.2. Statistische Tests
- Parametrische Tests für Mittelwerte u. Varianzen bei 1- und 2-  
   Stichprobenproblemen
- Varianzanalyse und multiple Vergleiche
- Verteilungsfreie Methoden (Verteilungsanpassung, verteilungsfreie Tests)
- Induktive Methoden bei der Regressionsanalyse (Test der Parameter u. des
   Modells, Residualanalyse, Konfidenz- u. Prognoseintervalle,
   polynomiale und multiple lin. Regression)

4.  KOMPLEXE BEISPIELE zur SVP und multivariaten Datenanalyse
4.1. Stat. Versuchsplanung bei der Herstellung eines glutenfreien und ballaststoff-
       angereicherten Gebäckes
4.2. Stat. Versuchsplanung zur Optimierung des Fermentationsprozesses zur  
       Ethanolgewinnung
4.3. Stat. Selektionsverfahren zur Auswahl der Mutante mit der höchsten
       Enzymaktivität aus einer Menge  von Mutanten der Species Aspergillus niger
4.4. Multivariate Datenanalyse zur Herkunftsbestimmung von Weinen aus
       verschiedenen Ländern auf der Basis von 100 chemischen Analysenparametern

  • In der Übung mit PC- Praktikum werden mit Statistikprogrammen konkrete
    Fragestellungen aus den Fachgebieten behandelt.

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