Datenauswertung und Versuchsplanung

Dozenten: Dr. Michael Bortz

Aufwand: 2 SWS (3 ECTS als Modul)

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten: Bestandene Testate (Prüfungsvorleistung) sowie bestandene Modulabschlussprüfung

Vorkenntnisse: Höhere Mathematik

Dozent

Zeit

Ort

Vorlesung / Übung

Dr. Michael Bortz

Dienstag
11:45 - 13:15 Uhr

44-421

Beginn: Dienstag, 21. April 2020 11:45 - 13:15 Uhr (Einführungsveranstaltung)

Hinweis:

Aufgrund der aktuellen Lage bzgl. COVID-19 kann die Veranstaltung leider nicht in gewohnter Weise stattfinden. Die Vorlesung wird online zu den angegebenen Zeiten über eine GoToMeeting Konferenzschaltung live angeboten. Den Zugangscode hierfür, sowie alle weiteren Informationen werden Ihnen per E-Mail zugesendet.

Bitte tragen Sie unbedingt die Vorlesung Datenauswertung und Versuchsplanung in Ihren Stundenplan im KIS-Office ein, damit wir Ihnen weitere Informationen per E-Mail zukommen lassen können. Wir bitten Sie außerdem, eine E-Mail an Nicolas Hayer zu schicken, wenn Sie Interesse an der Veranstaltung haben.

Es wird empfohlen, am eLearning teilzunehmen. Dort werden Vorlesungsinhalte bereitgestellt. In den dafür vorgesehenen Foren kann über deren Lösung diskutiert werden. Weitere Hinweise und Tipps erhalten Sie ebenfalls auf diesem Weg. Der Kurscode wird in der Vorlesung bekanntgegeben.

Betreuung der Vorlesung:

M. Sc. Nicolas Hayer

Sprechstunden:

Sprechstunden zur Vorlesung und Übung werden in der Vorlesungszeit jederzeit nach Vereinbarung angeboten. Bitte per E-Mail direkt an den Dozenten oder an Nicolas Hayer wenden.

Inhalte:

  • Grundlagen der Statistik
        - Hypothesentest
        - Varianzanalyse
  • Datenanalyse
        - Korrelationsanalyse
        - Hauptkomponentenanalyse (PCA)
  •  Datenbasierte Modellierung
        - lineare Regression
        - partial least squares
        - nicht-lineare Regression
        - Modellbewertung und –diskriminierung
  • Versuchsplanung
        - Faktorversuche
        - modellbasierte Versuchsplanung
  • selbstständiges Anwendung der Theorie in praxisnahen Rechnerübungen

Alle Downloads und weitere Informationen werden im eLearning bereitgestellt. Bitte melden Sie sich mit dem in der Vorlesung genannten Kurscode an.

Alle Angaben im Internet sind - wenngleich sorgfältig überprüft - ohne Gewähr! Es gelten die offiziellen Angaben der entsprechenden Aushänge am Lehrstuhl bzw. im Prüfungsamt.

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Letzte Änderung: 08.04.2020