Multivariate Statistik

Modul im Masterstudiengang Informatik und IT-Management (M.Sc.)

Die Studierenden sollen in der Lage sein:

• typische Problemstellungen der mathematischen Statistik zu analysieren,
• Prozessschritte für die Lösung statistischer Fragen zu konzipieren,
• Methoden der Prozessschritte zu verstehen und anzuwenden,
• die Prozessschritte korrekt durchzuführen,
• korrekte Schlüsse aus den Prozessschritten zu ziehen.

1. Einführung

• Wahrscheinlichkeitsräume und deren Charakterisierung
• Anwendungsbeispiele
• Eindimensionale Verteilungen und deren Charakteristiken
• Momente

2. Mehrdimensionale Verteilungen

• Notwendigkeit
• Charakteristiken
• Unabhängigkeit
• Abhängigkeitsmaße
• Beispiele  

3. Korrelationsanalyse

• Pearsonscher Korrelationskoeffizient
• Multipler Korrelationskoeffizient
• Partieller Korrelationskoeffizient
• Anwendungsbeispiele

4. Hypothesentests

• Tests zur Normalverteilung
• Parameterfreie Tests

5. Modellbildung

• Eindimensionale lineare Modelle
• Eindimensionale nichtlineare Modelle
• Mehrdimensionale Modelle
• ARIMA-Modelle
• Beispiele

6. Hypothesentests zur Modellbildung

• Tests zur linearen Regression
• Tests zu ARIMA-Modellen
• Validierung von ModellenBeispiele

7. Auswertung qualitativer Merkmale

• Skalierung
• Güteprüfung der Skalierung
• Grafische Verfahren
• Anwendungsbeispiele