I973 – Statistics and Business Mathematics

Module
Statistics and Business Mathematics
Statistik und Wirtschaftsmathematik
Module number
I973 [IB-BA P04]
Version: 1
Faculty
Informatics/Mathematics
Level
Bachelor
Duration
1 Semester
Semester
Winter semester
Module supervisor

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

Lecturer(s)
Course language(s)
ECTS credits

5.00 credits

Workload

150 hours

Courses

4.00 SCH (2.00 SCH Lecture | 2.00 SCH Seminar)

Self-study time

105.00 hours
105.00 hours Self-study - Statistik und Wirtschaftsmathematik - P04

Pre-examination(s)
None
Examination(s)

Written examination
Examination time: 120 min | Weighting: 100%
in "Statistik und Wirtschaftsmathematik - P04"

Form of teaching
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.
Media type
No information
Instruction content/structure

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
Qualification objectives
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
Social and personal skills
Schlüsselqualifikationen
Special admission requirements
No information
Recommended prerequisites

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
Continuation options
No information
Literature

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

Current teaching resources

Material im OPAL, weitere Informationen unter

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

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