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Lehrveranstaltungen in Stud.IP

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Einführung in die Statistik mit R (VL)

Subtitle:

Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Anwendungen im Bau- + Umweltingenieurwesen, Anwendungen im Bau- / Umweltingenieurwesen, Anwendungen im Bau- und Umweltingenieurwesen

Semester:

WiSe 23/24

Course type:

Lecture

Course number:

lv286_w23

Lecturer:

Joachim Behrendt

Description:

Einführung in R

Graphiken mit R

Deskriptive Statistik (Boxplot, Perzentile, Ausreißer)

Wahrscheinlichkeitsrechnung (Kombinatorik, Relative Häufigkeiten, Bedingte Wahrscheinlichkeit)

Zufallszahlen und Verteilungen (Vertrauensbereich, stetige und diskrete Verteilungen, Prüfverteilungen (t-F-X²-Verteilung))

Korrelations- und Regressionsanalyse (Vertrauensbereich von Kalibriergraden, Linearität)

Statistische Testverfahren (Mittelwert-t-Test, Chi^2-Test, F-Test)

Varianzanalyse (ANOVA, Bartlett-Test, Kruskal-Wallis Ranksummen Test)

Einführung in Zeitreihen (tseries)

Einführung in die Clusteranalyse (k-means)

Performance accreditation:

lv286 - Einführung in die Statistik mit R<ul><li>805 - Einf in d Statistik mit R: schriftlich oder mündlich</li></ul>

ECTS credit points:

1

Stud.IP informationen about this course:

Home institute: Institut für Abwasserwirtschaft u. Gewässerschutz (B-2)
Registered participants in Stud.IP: 36
Documents: 15

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Einführung in die Statistik mit R (VL)

Subtitle:

Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Anwendungen im Bau- + Umweltingenieurwesen, Anwendungen im Bau- / Umweltingenieurwesen, Anwendungen im Bau- und Umweltingenieurwesen

Semester:

WiSe 23/24

Course type:

Lecture

Course number:

lv286_w23

Lecturer:

Joachim Behrendt

Description:

Einführung in R

Graphiken mit R

Deskriptive Statistik (Boxplot, Perzentile, Ausreißer)

Wahrscheinlichkeitsrechnung (Kombinatorik, Relative Häufigkeiten, Bedingte Wahrscheinlichkeit)

Zufallszahlen und Verteilungen (Vertrauensbereich, stetige und diskrete Verteilungen, Prüfverteilungen (t-F-X²-Verteilung))

Korrelations- und Regressionsanalyse (Vertrauensbereich von Kalibriergraden, Linearität)

Statistische Testverfahren (Mittelwert-t-Test, Chi^2-Test, F-Test)

Varianzanalyse (ANOVA, Bartlett-Test, Kruskal-Wallis Ranksummen Test)

Einführung in Zeitreihen (tseries)

Einführung in die Clusteranalyse (k-means)

Performance accreditation:

lv286 - Einführung in die Statistik mit R<ul><li>805 - Einf in d Statistik mit R: schriftlich oder mündlich</li></ul>

ECTS credit points:

1

Stud.IP informationen about this course:

Home institute: Institut für Abwasserwirtschaft u. Gewässerschutz (B-2)
Registered participants in Stud.IP: 36
Documents: 15

Lehrveranstaltungen

Informationen zu den Lehrveranstaltungen und Modulen entnehmen Sie bitte dem aktuellen Vorlesungsverzeichnis und dem Modulhandbuch Ihres Studienganges.

Modul / Lehrveranstaltung	Zeitraum	ECTS Leistungspunkte
Modul: Elektrische Energiesysteme I: Einführung in elektrische Energiesysteme	WiSe	6
Modul: Elektrische Energiesysteme II: Betrieb und Informationssysteme elektrischer Energienetze	WiSe	6
Modul: Elektrische Energiesysteme III: Dynamik und Stabilität elektrischer Energiesysteme	SoSe	6
Modul: Elektrotechnik II: Wechselstromnetzwerke und grundlegende Bauelemente	SoSe	6
Modul: Elektrotechnisches Projektpraktikum	SoSe	6
Modul: Prozessmesstechnik	SoSe	4
Modul: Smart-Grid-Technologien	WiSe, SoSe	6
Lehrveranstaltung: Seminar zu Elektromagnetischer Verträglichkeit und Elektrischer Energiesystemtechnik weitere Information	WiSe, SoSe	2

SoSe: Sommersemester
WiSe: Wintersemester

TU Hamburg

Institut für Elektrische Energietechnik (ieet) E-6

Prof. Dr.-Ing. Christian Becker

Harburger Schloßstraße 36

21079 Hamburg

E-Mail : ieet(at)tuhh.de

Tel : +49 40 42878 3213

Fax : +49 40 42878 2382

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