TU Wien:Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie UE (Gurker)

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Daten[Bearbeiten]


Inhalt[Bearbeiten]

Ausgehend von empirischen Verteilungen und Histogrammen werden folgende Themenkreise der Beschreibung von Unsicherheit behandelt: Wahrscheinlichkeitsräume und stochastische Größen, stochastische Unabhängigkeit, Gesetz der großen Zahlen und zentraler Grenzverteilungssatz, der Fundamentalsatz der Statistik, klassische schließende Statistik, Bayes'sche Methoden und spezielle stochastische Modelle für Zuverlässigkeitsanalysen, Kryptologie, sowie die Analyse unscharfer Daten als Entscheidungsgrundlage.

Ablauf[Bearbeiten]

Wöchentlich. Anmeldung erfolgt über TISS. Bei manchen Übungsleitern lässt sich durch Freiwilligkeit eine erste mündliche Beurteilung erreichen. Die zu lösenden Beispielnummern werden über TISS als Nachricht ausgeschickt. Das Ankreuzen der Beispiele erfolgt bei manchen Übungsleitern online (bis 2 Stunden vor der Übung), bei anderen Übungsleitern mit einer Liste in der Übung.

Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse[Bearbeiten]

Empfehlenswerte Vorkenntnisse: Teilgebiete aus Algebra und Diskrete Mathematik VO und Analysis VO (z.B.: Kombinatorik, Funktionen, Integral- und Differentialrechnung, mehrdimensionale Analysis).

Vortrag[Bearbeiten]

Siehe Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie VO (Gurker).

Übungen[Bearbeiten]

Die Übungen werden von unterschiedlichen Übungsleitern abgehalten.

Prof. Gurker[Bearbeiten]

Herr Professor Gurker gestaltet die Übungen sehr angenehm. Vor allem in den ersten Übungen nimmt er fast nur Freiwillige dran, jedoch achtet er schon darauf, dass alle oft genug dran kommen. Bevor mit dem Durchrechnen der Übungsbeispiele begonnen wird, erklärt er oftmals noch Beispiele aus der Vorlesung genauer oder rechnet Beispiele aus dem Skriptum, die keine Hausübungsbeispiele waren. Man kann sich außerdem aussuchen, ob man lieber auf der Tafel oder auf dem Overhead rechnet (wobei sich die Tafel meistens durchsetzt ;)). An der Tafel hilft Prof. Gurker sehr viel. Manchmal kann es vorkommen, dass er genauer nachfragt, das liegt dann aber vor allem daran, weil er das Beispiel so verständlich wie möglich vermitteln möchte. Insgesamt also eine sehr entspannte Übung, auch wenn meistens ein paar mehr Beispiele zu lösen sind, als in anderen Übungen. WS16: Übung bei Hrn. Gurker waren durchwegs freiwillig gestaltet. Nur wenn niemand freiwillig vortrat hat sich Hr. Gurker einen von der Kreuzerlliste gesucht (und dabei vermehrt die drangenommen, die weniger oft dranwaren). An der Tafel wurde man mit +, - und +- bewertet, je nachdem ob man (mehr oder weniger) selbst präsentiert, nichts kann oder sich reichlich helfen lassen muss. Generell werden Theoriefragen nur zwecks Verständnis gestellt und nicht bewertet, wenn man aber doch etwas Theorie weiß und verständlich Vorträgt, kann man Hrn Gurker damit immens beeindrucken. Eine der entspanntesten Übungen überhaupt im Studium.

Prof. Felsenstein[Bearbeiten]

Sehr humane Beurteilung, bei der die Anzahl der gekreuzten Beispiele (bis auf das Minimum von 60%) nicht in die Note einfließt. War man einmal dran und hat min. 60% gekreuzt, bekommt man schon einen 2er. An der Tafel wird auch gerne die Theorie erörtert, vor allem beim ersten Beispiel der Übung. Dieses kann schon einmal eine halbe Stunde dauern. Grundsätzlich werden freiwillige Meldungen gerne gesehen, nur wenn sich auf Nachfrage niemand meldet, wird jemand zufällig bestimmt.

Jürgen Degenfellner[Bearbeiten]

Herr Degenfellner mach einen sehr sympathischen und lockeren Eindruck bei dem eindeutig zum Vorschein kommt, dass mit den Studierenden arbeitet und versucht gemeinsam etwas zu erreichen. Er trägt den Stoff mit, man könnte schon sagen großer Leidenschaft, vor und erwähnt zwischendurch immer wieder sehr nützliche Zusatzinformationen. Seine Absicht ist nicht nur das Abfragen der Übungsbeispiele sondern auch die Förderung des Verständnisses des Stoffs, welches er nicht durch ausfragen oder bloßstellen erreicht, sondern ünterstützt mit den Studierenden erarbeitet. Es werden nur Freiwillige drangenommen, außer es meldet sich niemand, dann wählt er jemanden aus der noch nicht so oft dran war. Generell läuft die Übung sehr entspannt ab und man kann jederzeit Fragen stellen, welche geduldig und sehr präzise und verständlich beantwortet werden.

Prüfung, Benotung[Bearbeiten]

Herr Gurker bewertet anhand der Tafelmeldungen. Es werden nur positive Zeugnisse ausgestellt. Für eine 4 sollte man 60% gekreuzt haben (oder sehr knapp darunter) und mind. 1 Mal an der Tafel dran gewesen sein (+ von Vorteil). Für eine 1 reichen 87% und 5 Tafelmeldungen (+).

Zeitaufwand[Bearbeiten]

  • Die Übung findet jede Woche statt und dauert 2 * 50 min. (Insgesamt gibt es 12 Übungen)
  • Zu Hause kann man pro Hausübung schon einen Nachmittag einplanen. Dies ist jedoch unterschiedlich. Lieber mehr Zeit einplanen!
  • ich habe für die erste Hälfte der Übungen jeweils ca. 8 Stunden, dadurch dass sie mit der Zeit immer schwieriger werden, während gleichzeitig die Vorlesung schneller und das Skriptum weniger detailliert wird, dauerte die zweite Hälfte der Übung eher 16 Stunden pro Übung (eher mehr). Grob gerechnet zu den 14 * 1,5 Stunden kommen noch 7 * 8 Stunden und 7 * 16 Stunden = 189 Stunden bzw. 7.56 ects (man bekommt nur 3).

Unterlagen[Bearbeiten]

Tipps[Bearbeiten]

  • Gleich von Anfang an so viel kreuzen wie möglich und am besten so oft es geht freiwillig melden. Dann kann man in den letzten Übungsstunden ein wenig "entspannter" sein.
  • Das Fach trotz einfacher Beispiele zu Beginn nicht auf die leichte Schulter nehmen -> die Beispiele werden auf jeden Fall anspruchsvoller.
  • Wikipedia liefert oftmals eine gute Stütze (gute Beispiele) zum Stoffgebiet.
  • Prof. Gurkers Schwäche für R ist sehr offensichtlich. Sind also Übungsaufgaben auf, für die ein R-Skript zur Verfügung steht, dann sollte man es sich unbedingt ansehen und ausprobieren -> das können nämlich leicht verdiente Plus-Punkte sein. Ist ein Beamer vorhanden, dann bevorzugt Prof. Gurker Studenten mit Notebook, die den Output von R zu dem Beispiel gleich präsentieren können.
  • Eine gutes Tutorial zu R findet man z.B. hier: http://tryr.codeschool.com

Verbesserungsvorschläge / Kritik[Bearbeiten]

noch offen

Dauer der Zeugnisausstellung[Bearbeiten]

  • WS16: letzte Einheit: 24.01. Zeugnis bekommen am 07.02.