Statistik und Operations Research

Präsenzstudium: ca. 42 Std., Eigenstudium: ca. 108 Std.

Inhalte aus dem Modul Wirtschaftsmathematik I (B01)

Lernziele: Praxisorientierte Vermittlung von grundlegenden und weiterführenden Kenntnissen aus der Wahrscheinlichkeitsrechnung, der Statistik und aus dem Operations Research. Die Studierenden kennen wichtige statistische Kennziffern (z.B. Erwartungswert und Varianz) und Verteilungsfunktionen. Sie können praxisrelevante Verfahren der Optimierung (z.B. Simplexmethode) einsetzen.

Fach- und Methodenkompetenz: Beherrschen der Grundlagen aus den Bereichen Statistik und Operations Research. Erlangen der Fähigkeit, das Erlernte auf konkrete Praxisprobleme anzuwenden (Modellierung und Lösung).

Überfachliche Kompetenz: Die erlernten mathematischen Abstraktionsmethoden und Modellierungstechniken sind auch in der Informatik (z.B. Datenmodellierung) anwendbar.

Wahrscheinlichkeitsrechnung, deskriptive u. induktive Statistik.

Operations Research, insbesondere Lineare Optimierung und Sensitivitätsanalyse.

Ausgewählte Spezialthemen zur Anwendung von Methoden der Statistik und des Operations Research.

Veranstaltungsspezifische Website, Tafel und Beamer, allgemeine Informationen (Hinweise im WWW), multimediale Präsentationen, eigenes Scriptum

• Eichholz, W.; Vilkner, E.: Taschenbuch der Wirtschaftsmathematik, Carl Hanser Verlag, 7.Auflage, 2018
• Domschke, W.; Drexl, A.: Einführung in Operations Research, Springer, 9.Auflage, 2015
• Domschke, W.; Drexl, A.: Übungen und Fallbeispiele zum Opera-tions Research, Springer, 8.Auflage, 2015
• Elton, E.; Gruber, M.: Modern Portfolio Theory And Investment Analysis, Wiley&Sons, 9.Auflage 2014
• Hachenberger, D.: Mathematik für Informatiker, Pearson, 2.Auflage, 2008
• Schira, J.: Statistische Methoden der VWL und BWL, Pearson, 4.Auflage, 2012
• Stry, Y.; Schwenkert, R..: Mathematik kompakt für Ingenieure und Informatiker, Springer, 4.Auflage, 2013
• Zimmermann, H.J.: Operations Research. Methoden und Modelle, Vieweg, 2.Auflage, 2008