Die Vorlesung deckt folgende Themenbereiche ab: Wahrscheinlichkeiten, Zufallsvariablen, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, gemeinsame und bedingte Wahrscheinlichkeiten und Verteilungen, Gesetz der Grossen Zahlen, zentraler Grenzwertsatz, deskriptive Statistik, schliessende Statistik, Parameterschätzung, Vertrauensintervalle, statistische Tests, Vergleich zweier Stichproben, lineare Regression.
Mehr Informationen gibt es im Vorlesungsskript und auf der Moodle-Seite.
Montags 16:15 – 18:00 in ETA F5
| Datum | Inhalt | Kapitel im Skript | |
|---|---|---|---|
| Vorlesung 1 | 26. Sept. | Einführung und Grundbegriffe | Kap 1.1 – 1.2 |
| Vorlesung 2 | 3. Okt. | Unabhängigkeit und bedingte Wahrscheinlichkeiten | Kap 1.3 – 1.4 |
| Vorlesung 3 | 10. Okt. | Diskrete Zufallsvariablen | Kap 2.1 – 2.2 |
| Vorlesung 4 | 17. Okt. | Stetige Verteilungen | Kap 2.3 |
| Vorlesung 5 | 24. Okt. | Deskriptive Statistik | Kap 3 |
| Vorlesung 6 | 31. Okt. | Mehrdimensionale Verteilungen | Kap 4 |
| Vorlesung 7 | 7. Nov. | Gesetz der grossen Zahlen und zentraler Grenzwertsatz | Kap 5 |
| Vorlesung 8 | 14. Nov. | Parameterschätzungen | Kap 6 |
| Vorlesung 9 | 21. Nov. | Randomisierte Antworten, Allgemeine Schätzer für Erwartungswert und Varianz, Vertrauensintervalle, Binomialtest | Kap 6.3.3, 7.1 und 7.4 |
| Vorlesung 10 | 28. Nov. | Z-Test, t-Test, p-Wert, Dualität Tests-Vertrauensintervalle | Kap 7.2 – 7.4 |
| Vorlesung 11 | 5. Dez. | Statistische Signifikanz und fachliche Relevanz, Vorzeichen-Test, Wilcoxon-Test | Kap 7.4 – 7.6 |
| Vorlesung 12 | 12. Dez. | Vergleich zweier Stichproben | Kap 8 |
| Vorlesung 13 | 19. Dez. | Lineare Regression | Kap 9 |
| Zeit | Raum | Tutor |
|---|---|---|
| Mo 18:15 – 19:00 | HG D 5.2 | Jonathan Steffani |
| Mo 18:15 – 19:00 | online | André Jacob |
| Di 12:15 – 13:00 | ML F 36 | Jonathan Steffani |
| Di 12:15 – 13:00 | online | André Jacob |
Lukas Meier: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Eine Einführung für Verständnis, Intuition und Überblick. Springer, 2020.