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Nach der erfolgreichenTeilnahme an diesem Modul sind die Studierenden in der Lage grundlegende Methoden der deskriptiven und schließenden Statistik adäquat anzuwenden und die erhaltenen Ergebnisse korrekt zu interpretieren. Ferner sind sie in der Lage grundlegende Methoden der Wahrscheinlichkeitsrechnung passend anzuwenden. Die in der Veranstaltung eingeführten Methoden der deskriptiven und induktiven Statistik können die Studierenden nach der Teilnahme auch in R umsetzen. Zudem erlangen die Studierenden ein gewisses kritisches Verständnis bezüglich der Leistungsfähigkeit und der Grenzen der verwendeten statistischen Methoden.

Deskriptive Statistik: - Lage- und Streuungsmaße - Grafische Darstellung uni- und bivariater Daten - Zusammenhangsmaße für bivariate Daten - deskriptive lineare Regression Wahrscheinlichkeitsrechnung: - Beispiele diskreter und stetiger Wahrscheinlichkeitsverteilungen - bedingte Wahrscheinlichkeiten - stochastische Unabhängigkeit - Zufallsvariablen und deren Verteilungsfunktion sowie Momente - bedingte Verteilungen Schließende Statistik: - Konfidenzintervalle - Hypothesentests - Grundbegriffe der multiplen linearen Regression Einführung in die Statistiksoftware R und Anleitung zur Durchführung einfacher statistischer Analysen in R.