Statistik und Datenanalyse

- Dateneingabe, Lösungsmethodik, Lösungsinterpretation - Beschreibende Statistik: Teilgebiete in der Statistik - der Begriff der Stichprobe, Grundgesamtheit - wissenschaftliche Skalen (Skalenniveaus, Skalenarten) - absolute, relative Häufigkeiten - bedingte und gemeinsame Häufigkeitsverteilung - Häufigkeitsverteilungen und Histogramme - Lagemaße (Median, Modus, Mittelwert) - Streuungsmaße (Varianz und Standardabweichung) - zweidimensionale Häufigkeiten und empirische Verteilungen - zweidimensionale Maße (empirische Korrelation und Kovarianz) - Lorenzkurve und Ginikoeffizient - empirische Regressionsgerade - Informationssysteme zur Datenaufbereitung - Navigation und Struktur von gängigen Informationssystemen - Funktionen in Informationssystemen - Datenverknüpfung in Informationssystemen.

Art der Vermittlung

Präsenzveranstaltung

Art der Veranstaltung

Pflichtfach

Empfohlene Fachliteratur

N.N.

Lern- und Lehrmethode

Vortrag durch Lektor:innen Blended Learning gesamt und in Kleingruppen, Ausarbeitung und Präsentation der Gruppenarbeiten, selbstorganisiertes Lernen.

Prüfungsmethode

Schriftliche Endprüfung (70%): offene Fragestellungen, Berechnungen Immanente Leistungsbeurteilung (30%): Einzel- und Gruppenarbeit und Präsentation inklusive bewerteter Teilprüfungen, aktiver Beitrag während der Lehrveranstaltungen Inhaltliche Kriterien: Grad der Problemerfassung und Problemcharakterisierung, Komplexität der Lösungen hinsichtlich Fach- und Methodenkompetenz. Formale Kriterien: Vollständigkeit der Antworten, sprachliche Differenziertheit und Eigenständigkeit der Ergebnisdarstellung.

Voraussetzungen laut Lehrplan

keine

Schnellinfos

Studiengang

Logistik und Transportmanagement (Bachelor)

Akademischer Grad

Bachelor

ECTS Credits

3.00

Unterrichtssprache

Deutsch

Studienplan

Vollzeit

Studienjahr, in dem die Lerneinheit angeboten wird

2023

Semester in dem die Lehrveranstaltung angeboten wird

2 SS

Incoming

Ja

Lernergebnisse der Lehrveranstaltung

Nach erfolgreichem Abschluss der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage, - grundlegende Begriffe und Konzepte der Statistik und Datenanalyse zu nennen und zu erklären (1,2) - wichtige Beschreibungsparameter von Statistiken zu nennen, zu erklären und anzuwenden (1,2,3) - grundlegende Formen von statistischen Verteilungen und deren Konsequenzen auf die anzuwendenden Methoden zu nennen und zu erklären (1,2) - die grundlegenden Klassen von statistischen Daten/Variablen (Skalen) zu nennen und zu erklären (1,2) - zentrale statistische Methoden zu nennen und zu erklären (1,2) - je nach situativer Anforderung geeignete statistische Methoden auszuwählen und anzuwenden (2,3) - die Ergebnisse von statistischen Auswertungen grundlegend zu erklären und zu analysieren (2,4) - Nach erfolgreichem Abschluss des Lehrveranstaltungsteils Datenanalyse sind Studierende in der Lage, gängige Informationssysteme zur Datenverarbeitung zu nennen (1) - grundlegende Funktionen von Informationssystemen zur Datenanalyse zu erklären und anzuwenden (2,3) - Daten miteinander zu verknüpfen (3) - Daten nach Vorgabe mit gängigen Informationssystemen zielgerichtet zu bearbeiten und auszuwerten (3,4)

Kennzahl der Lehrveranstaltung

0391-21-01-VZ-DE-22