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Teilnahme
Du kannst ohne vorherige Anmeldung am Brückenkurs teilnehmen. Nutze dafür einfach den WebEx-Link der jeweiligen Lehrperson:
Malte Weber
hsrw.webex.com/meet/malte.weber1
Sabine Lauderbach
hsrw.webex.com/meet/sabine.lauderbach
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Kurse
Brückenkurse vom 7. - 12. September 2026 (Mo - Fr)
Uhrzeit
voraussichtlich
Mo - Fr
08:30 - 11:30 Uhr
online
Titel
Mathematics,
lecture
Sprache
Englisch
Dozent*in
Malte Weber
voraussichtlich
Mo - Fr
12:30 - 15:30 Uhr
online
Mathematik,
Vorlesung
Deutsch
Malte Weber
Brückenkurse vom 14. - 18. September 2026 (Mo - Fr)
Uhrzeit
voraussichtlich
Mo - Fr
08:30 - 10:30 Uhr
online
Titel
Mathematik,
Übung
Sprache
Deutsch
Dozent*in
Malte Weber
voraussichtlich
Mo - Fr
10:30 - 12:30 Uhr
online
Mathematics,
Exercise
Englisch
Malte Weber
voraussichtlich
Mo - Fr
10:30 - 13:30 Uhr
online
Statistik
Deutsch
Sabine Lauderbach
voraussichtlich
Mo - Fr
14:30 - 17:30 Uhr
online
Statistics
Englisch
Sabine Lauderbach
Kursinhalte
Mathematik (Deutsch)
- Logik und Mengen
- Elementare Beweisverfahren
- Zahlensysteme
- Gleichungen und Ungleichungen
- Abbildungen/Funktionen
- Folgen
- Differenzierbarkeit
- Vektorräume und Vektoren
Mathematics (English)
- Logic and Sets
- Elementary Proof Techniques
- Number Systems
- Equations and Inequalities
- Mappings / Functions
- Sequences
- Differentiability
- Vector Spaces and Vectors
Statistik (Deutsch)
- Teil I: Deskriptives, Lagemaße und Streuung: Mittelwert, Standardabweichung, Ausreißer, Boxplot und Punktdiagramm, Normalverteilung, Schiefe, Kurtosis.
- Teil II: LaPlace-Wahrscheinlichkeiten, Münzwürfe, P-Wert, Urnenmodelle, Parameterschätzung, Konfidenzintervall, Signifikanzniveau, Alpha und Beta Fehler.
- Teil III: Statistische Tests, Anpassungsgüte, Optimierungsverfahren, Funktionsweise Chi-Square und Student T-Test (H0/H1 Test).
- Mini-Aufgabe Chi-Square Goodness of Fit am Beispiel einer Tüte M&M. Case study: Problem des Handlungsreisenden.
Statistics (English)
- Day 1: Descriptive statistics & relationship between variables (mean, median, quantiles, (co)variance, correlation)
- Day 2: Probability & set theory (random variables, Laplace, urn problem, conditional probability, Bayes' theorem)
- Day 3: Distributions & graphical representations (discrete/continuous distributions, probability density function, cumulative density function)
- Day 4: Estimations & hyptheses (point & interval estimations, confidence-intervals)
- Day 5: Statistical tests & outlook (t-, chi-square-tests)
