--- Angabe der Prüfungsordnung (ohne Angabe: PO 2011) *** PO 2017 *** ------------------------------------------------------------------ --- --- Vorlage für Modulbeschreibungen --- --- Version: 2.0 --- --- Allgemeine Hinweise: --- --- - Kommentare beginnen mit --- und werden komplett ignoriert --- --- - Wichtige Schlüsselwörter beginnen mit *** und dürfen nicht --- verändert oder gelöscht werden!!! --- --- - Die Eingaben müssen immer in den leeren Zeilen nach *** erfolgen. --- --- - Für einen Zeilenumbruch muss eine Leerzeile eingegeben werden. --- ------------------------------------------------------------------ *** Studiengang und Semester --- für Studiengang nur Kürzel verwenden: BaE, BaEP, BaI, BaMT oder MaII --- Folgende Stuiengänge sind möglich: --- --- BaBTBI : Bachelor Biotechnologie/Bioinformatik --- BaCTUT : Bachelor Chemietechnik/Umwelttechnik --- BaE : Bachelor Elektrotechnik --- BaEE : Bachelor Energieeffizienz --- BaSES : Bachelor Sustainable Energy Systems --- BaEP : Bachelor Elektrotechnik im Praxisverbund --- BaI : Bachelor Informatik --- BaIBS : Bachelor Industrial Business Systems --- BaIBSE : Bachelor Industrial Business Systems --- BaLT : Bachelor Lasertechnik/Photonik --- BaMD : Bachelor Maschinenbau und Design --- BaMDP : Bachelor Maschinenbau und Design (Praxisverbund) --- BaMT : Bachelor Medientechnik --- MaALS : Master Applied Life Science --- MaII : Master Industrial Informatics --- MaMb : Master Maschinenbau --- MaTM : Master International Technical Management --- MaTMeng: Master International Technical Management (eng) --- --- Das Semester wird davor geschrieben, auch Semesterbereiche möglich --- Wenn das Modul in mehreren Studiengängen verwendet wird, werden diese --- durch Komma getrennt aufgeführt. --- --- Beispiel: 2BaI, 2-3BaE, 5BaMT 4BaBWL, 4BaIBA, BaIBS:2018 *** Modulbezeichnung --- Name laut Modulliste verwenden Quantitative Methoden der Marktforschung mit R *** Englische Modulbezeichnung *** Art --- nur Alternativen: Pflichtfach, Wahlpflichtfach --- --- Beispiele: --- Pflichtfach --- Wahlpflichtfach --- Pflichtfach Vertiefung Technische Informatik Wahlpflichtfach *** ECTS-Punkte --- nur Zahl angeben --- Beispiele: --- 5 --- 7,5 5 *** Studentische Arbeitsbelastung --- Angabe als x Stunden Kontaktzeit und y Stunden Selbststudium --- Format: x, y --- bei 2V+2P: 60, 90 --- bei 3V+1P: 60, 90 --- bei 4V+0P: 60, 90 --- bei 4V+2P: 90, 135 60, 90 *** Voraussetzungen (laut Prüfungsordnung) --- nur Modulbezeichnungen aufführen, z.B. Java 1 Statistik *** Empfohlene Voraussetzungen --- zusätzliche Module, die nicht in Prüfungsordnung als Voraussetzung stehen --- nur Modulbezeichnungen aufführen, z.B. Java 1 *** Pruefungsform und -dauer --- Alternativen: --- Klausur 1,5 h --- Klausur 1,5h oder mündliche Prüfung --- Mündliche Prüfung --- Erstellung und Dokumentation von Rechnerprogrammen --- Mündliche Präsentation und schriftliche Dokumentation Hausarbeit *** Lehrmethoden und Lernmethoden --- Alternativen: Vorlesung, Praktikum, Seminar, Studentische Arbeit --- Falls Modul aus mehreren Veranstaltungen besteht, werden diese durch --- Komma getrennt aufgeführt. Vorlesung mit Übungen *** Modulverantwortlicher --- Vorname abgekürzt, keine Titel --- Beispiel: F. Rump J. Schwarz *** Qualifikationsziele --- Fließtext eingeben --- siehe Vorgaben in der Dokumentation Die Studierenden kennen die Grundlagen von R, insbesondere den Datenimport sowie verschiedene Methoden der Datenvorverarbeitung. Die Studierenden kennen die wichtigsten Verfahren der Inferenzstatistik sowie deren wichtigsten Anwendungsgebiete. Die Studierenden kennen die Voraussetzungen, unter denen die verschiedenen inferenzstatistischen Verfahren anwendbar sind. Die Studierenden wissen, wie sie zur Auswertung eines Datensatzes vorgehen müssen und kennen die dazu erforderlichen Schritte und Verfahren. Die Studierenden können die im Modul Statistik gelernten deskriptiven Verfahren mit R anwenden, um eigene deskriptive Analysen zur Zusammenfassung eines für die Marktforschung typischen Datensatzes zu erstellen. Die Studierenden können mit R grundlegende Verfahren der Inferenzstatistik unter Prüfung der Anwendungsvoraussetzungen anwenden. *** Lehrinhalte --- Fließtext eingeben Einführung in R, Anwendung grundlegender Methoden der univariaten und bivariaten deskriptiven Statistik (Lage- und Streumaße, grafische Darstellungen von Verteilungen, Zusammenhangsanalysen kategorialer und metrischer Daten) in R. Grundlagen und Anwendung der wichtigsten statistischen Testverfahren (t-Test, ANOVA, lineare Regression, Chi-Quadrat-Test, Wilcoxon-Test) in R. Grundlagen und Anwendung der Faktorenanalyse zur Messung latenter Konstrukte. *** Literatur --- Format: Heun, V.: Grundlegende Algorithmen, Vieweg, 2000. --- Mehrere Literaturangaben durch Leerzeilen trennen! Lehrmaterialien werden über eine online-Plattform (bspw. Moodle) zur Verfügung gestellt. Darüber hinaus sind grundsätzlich alle Bücher mit einer Einführung in die Statistik mit R geeignet. Beispiele: Field, A./Miles, J./Field, Z.: Discovering Statistics Using R, London. Luhmann, M.: R für Einsteiger, Weinheim. Wollschläger, D.: Grundlagen der Datenanalyse mit R, Wiesbaden. ------------------------------------------------------------------ --- --- Hier beginnt die Aufzählung der einzelnen Lehrveranstaltungen --- des Moduls (z.B. Vorlesung und Praktikum). --- --- Falls mehrere Lehrveranstaltungen vorgesehen sind, bitte die --- entsprechenden Bereiche auskommentieren. --- ------------------------------------------------------------------ *** Titel der Lehrveranstaltung --- Beispiel: Praktikum Informationssysteme Quantitative Methoden der Marktforschung mit R *** Dozent --- Vorname abgekürzt, keine Titel --- Beispiel: F. Rump J. Schwarz *** SWS --- Zahl angeben 4 ---*** Titel der Lehrveranstaltung ---*** Dozent ---*** SWS ---*** Titel der Lehrveranstaltung ---*** Dozent ---*** SWS