311.235 (19W) Übungen zu Multivariate Datenanalyse
Überblick
- Lehrende/r
- LV-Titel englisch Multivariaty Data Analysis, Exercises
- LV-Art Übung (prüfungsimmanente LV )
- Semesterstunde/n 1.0
- ECTS-Anrechnungspunkte 2.0
- Anmeldungen 4 (25 max.)
- Organisationseinheit
- Unterrichtssprache Deutsch
- LV-Beginn 02.10.2019
- eLearning zum Moodle-Kurs
Zeit und Ort
Liste der Termine wird geladen...
LV-Beschreibung
Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools
Präsentation von gelösten Übungsaufgaben durch die Studierenden und Beantwortung theoretischer Fragen dazu.
Inhalt/e
Themen der Vorlesung.
Erwartete Vorkenntnisse
Stochastik 1, Stochastik 2
Prüfungsinformationen
Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.
Prüfungsmethode/n
Präsentation von gelösten Übungsaufgaben.
Prüfungsinhalt/e
Übungsaufgaben
Beurteilungskriterien/-maßstäbe
- Die Note setzt sich aus Kreuzeleistung und Tafelleistung zusammen.
- Die Tafelleistung hat für die Note ein höheres Gewicht als die Kreuzeleistung (Verh.: 2:1).
- Es müssen mindestens 60% der Übungsaufgaben angekreuzt werden.
Beurteilungsschema
Note BenotungsschemaPosition im Curriculum
- Bachelorstudium Technische Mathematik
(SKZ: 201, Version: 17W.1)
-
Fach: Angewandte Statistik
(Wahlfach)
-
9.3 Multivariate Datenanalyse (
1.0h UE / 2.0 ECTS)
- 311.235 Übungen zu Multivariate Datenanalyse (1.0h UE / 2.0 ECTS) Absolvierung im 5., 6. Semester empfohlen
-
9.3 Multivariate Datenanalyse (
1.0h UE / 2.0 ECTS)
-
Fach: Angewandte Statistik
(Wahlfach)
- Bachelorstudium Technische Mathematik
(SKZ: 201, Version: 12W.2)
-
Fach: Angewandte Statistik
(Wahlfach)
-
Multivariate Datenanalyse (
4.0h VU / 6.0 ECTS)
- 311.235 Übungen zu Multivariate Datenanalyse (1.0h UE / 2.0 ECTS)
-
Multivariate Datenanalyse (
4.0h VU / 6.0 ECTS)
-
Fach: Angewandte Statistik
(Wahlfach)