I973 – Statistik und Wirtschaftsmathematik

Modul

Statistik und Wirtschaftsmathematik
Statistics and Business Mathematics

Modulnummer

I973 [IB-BA P04]
Version: 1

Fakultät

Informatik/Mathematik

Niveau

Bachelor

Dauer

1 Semester

Turnus

Wintersemester

Modulverantwortliche/-r

Prof. Dr. rer. nat. habil. Matthias Weber
matthias.weber(at)htw-dresden.de

Dozent/-in(nen)

Lehrsprache(n)

ECTS-Credits

5.00 Credits

Workload

150 Stunden

Lehrveranstaltungen

4.00 SWS (2.00 SWS Vorlesung | 2.00 SWS Übung)

Selbststudienzeit

105.00 Stunden
105.00 Stunden Selbststudium - Statistik und Wirtschaftsmathematik - P04

Prüfungsvorleistung(en)

Keine

Prüfungsleistung(en)

Schriftliche Prüfungsleistung
Prüfungsdauer: 120 min | Wichtung: 100%
in "Statistik und Wirtschaftsmathematik - P04"

Lehrform

Präsenzstudium:

Vorlesung (2 SWS); Übung (2 SWS), Lehrmaterialien werden im Internet bereitgestellt.

STATISTIK
Vorlesungen vermitteln Theorie, praktischen Hintergrund, Formeln und Beispiele.
In den Übungen erfolgen die Diskussion von zu Hause vorbereiteten Aufgaben zur Vertiefung des Vorlesungsstoffes und die Diskussion von Fragen zur Vorlesung und zum Selbststudium.

WIRTSCHAFTSMATHEMATIK
Die Vorlesungen vermitteln die theoretischen Grundlagen, die wichtigsten mathematischen Aussagen und Verfahren und demonstrieren deren Anwendung auf Probleme aus Wirtschaft und Technik.
In den Übungen werden die Probleme behandelt, die sich für die Studierenden bei der Anwendung des in der Vorlesung vermittelten Stoffs auf Übungsaufgaben ergeben haben, und es werden die Lösungen zu weiteren, komplexeren Übungsaufgaben gemeinsam erarbeitet.

Selbststudium:
Das Selbststudium erfolgt im Wesentlichen auf der Basis des Studiums von im Internet bereitgestelltem Material und Fachliteratur.
Dazu werden Übungsaufgaben gelöst, welche den Studierenden zusammen mit einer Formelsammlung zu Beginn bereitgestellt werden. Auch das Internet bietet zahlreiche Möglichkeiten ergänzender Studien.

Medienform

Keine Angabe

Lehrinhalte/Gliederung

Präsenzstudium:

STATISTIK

Deskriptive Statistik: Grundbegriffe, Häufigkeitsverteilungen, Lagekennzahlen, Streuungskennzahlen, lineare Regression
Wahrscheinlichkeitsrechnung: Grundbegriffe
Induktive Statistik: Grundgesamtheit und Stichprobe, Punktschätzungen, Konfidenzintervalle, Statistische Testverfahren

WIRTSCHAFTSMATHEMATIK
Finanzmathematik: Zinsrechnung, Rentenrechnung, Tilgungsrechnung
Einführung in die lineare Algebra: Matrizen und Vektoren mit Anwendungen in der Wirtschaft, Schwerpunkt Materialwirtschaft
Lineare Gleichungssysteme: Lösungsverhalten, Darstellung der Lösungsmenge und Lösungsverfahren

Selbststudium:

STATISTIK
Deskriptive Statistik: vertiefende Übungen, Erarbeitung von Beispielen
Wahrscheinlichkeitsrechnung: Grundbegriffe, zufällige Ereignisse, Wahrscheinlichkeitsbegriff
Zufallsvariable: Grundlagen, dichotome Verteilung, Binomialverteilung, Normalverteilung
Induktive Statistik: Vertiefende Übungen, Erarbeitung von Beispielen

WIRTSCHAFTSMATHEMATIK
Vertiefung des Stoffes der Vorlesung
Modellierung und graphische Lösung von einfachen Aufgaben zur linearen Optimierung

Qualifikationsziele

STATISTIK

Kennen ausgewählter Grundlagen des Fachgebietes, die in Wirtschaft, Technik und den Naturwissenschaften eine breite Anwendung finden
Fähigkeiten und Fertigkeiten zur deskriptiven und induktiven Analyse von Daten, zur Auswertung und Bearbeitung von Problemstellungen aus Wirtschaft, Technik und Naturwissenschaften und zur Modellierung zufallsabhängiger Vorgänge basierend auf wahrscheinlichkeitstheoretischen Zusammenhängen
sichere Anwendung der Wahrscheinlichkeitsrechnung beim Rechnen mit Ereignissen und Zufallsvariablen
WIRTSCHAFTSMATHEMATIK
Kennen der Grundprinzipien der elementaren Finanzmathematik, Fähigkeit zur selbständigen Lösung einfacher finanzmathematischer Probleme
Fähigkeit zur selbständigen Formulierung und Lösung praxisnaher Probleme in der Sprache der Matrizenalgebra
Kenntnisse über das Lösungsverhalten linearer Gleichungssysteme, über deren Anwendungen und Lösungsmethoden
Grundkenntnisse über die Modellierung und Lösung von Aufgabenstellungen der linearen Optimierung

Sozial- und Selbstkompetenzen

Schlüsselqualifikationen

Besondere Zulassungsvoraussetzung

Keine Angabe

Empfohlene Voraussetzungen

Empfehlung: Teilnahme am zu Beginn des Studiums angebotenen Vorbereitungskurs Mathematik

Fachlich:

Wiederholung des Schulstoffs Mathematik (Analysis) und Stochastik
Gute mathematische Kenntnisse und analytische Fähigkeiten aus der Schule

Fortsetzungsmöglichkeiten

Keine Angabe

Literatur

Präsenzstudium und Selbststudium:

STATISTIK
FAHRMEIER, L., KÜNSTLER, R., PIGEOT, I., TUTZ, G., Statistik: Der Weg zur Datenanalyse. 4., verbesserte Auflage, Springer, 2002 KRENGEL, U., Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. 8., erweiterte Auflage, Vieweg, 2005
NOLLAU, V., PARTZSCH, L., STORM, R., LANGE, C., Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik in Beispielen und Aufgaben, Teubner, 1997
STORM, R., Wahrscheinlichkeitsrechnung, mathematische Statistik und statistische Qualitätskontrolle, Fachbuchverlag, Leipzig, 1995 HENZE, N., Stochastik für Einsteiger, Vieweg, Wiesbaden, 7., überarb. u. erw. Aufl. 2008.

WIRTSCHAFTSMATHEMATIK
TIETZE, J., Einführung in die angewandte Wirtschaftsmathematik, Vieweg+Teubner, 2011
TIETZE, J., Einführung in die Finanzmathematik, Vieweg & Sohn Verlag GmbH, Braunschweig-Wiesbaden, 1995
RESCH, J., EAGLE-GUIDE Finanzmathematik, Edition am Gutenbergplatz, Leipzig, 2004
SCHMIDT, K. D., Mathematik,Grundlagen für Wirtschaftswissenschaftler, Springer, 2. Auflage, 2000
LUDERER, B., WÜRKER, U., Einstieg in die Wirtschaftsmathematik, B. G. Teubner, Stuttgart 1995
LUDERER, B., PAAPE, C., WÜRKER, U., Arbeits- und Übungsbuch Wirtschaftsmathematik, B. G. Teubner, Stuttgart, 1996

Aktuelle Lehrressourcen

Material im OPAL, weitere Informationen unter

http://www.informatik.htw-dresden.de/~weber/ib/

Hinweise

Modulverantwortlicher und Lehrender dieses Moduls ist Prof. Dr. rer. nat. habil. Matthias Weber.
Das Modul findet in deutscher Sprache statt.

Link zu Kurs/Lernressourcen im OPAL

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