311.170 (24W) Stochastik 1

Wintersemester 2024/25

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
03.10.2024 10:00 - 11:30 HS 7 On Campus
Nächster Termin:
17.10.2024 10:00 - 11:30 HS 7 On Campus

Überblick

Lehrende/r
LV Nummer Südostverbund MAF01001UL
LV-Titel englisch Stochastics 1
LV-Art Vorlesung-Übung (prüfungsimmanente LV )
LV-Modell Präsenzlehrveranstaltung
Semesterstunde/n 3.0
ECTS-Anrechnungspunkte 4.5
Anmeldungen 35 (120 max.)
Organisationseinheit
Unterrichtssprache Deutsch
mögliche Sprache/n der Leistungserbringung Deutsch
LV-Beginn 03.10.2024
eLearning zum Moodle-Kurs
Anmerkungen

Diese LV kann für die Studien Informatik und Informationstechnik durch Stochastics for Engineers (VC) ersetzt werden.

Für die Studien Mathematik sowie Lehramt Mathematik kann Stochastics for Engineers (VC) nicht angerechnet werden.

Zeit und Ort

Liste der Termine wird geladen...

LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

Die Studierenden lernen grundlegende Begriffe der Stochastik zu verstehen und anzuwenden.

Lehrmethodik

Vorlesung (90 Minuten, wöchentlich)
Die wöchentliche 90-minütige Vorlesung wird in Präsenz gehalten. Die Inhalte der Vorlesung werden live auf einem Tablet erarbeitet. Diese Inhalte werden den Studierenden später über Moodle zur Verfügung gestellt. Zusätzlich wird ein Skript der Vorlesung zur Verfügung gestellt sowie kurze Videos, die Teile dieser Vorlesung wiederholen und komplementär Videos der Vorlesung Stochastics for Engineers auf Englisch.

Übungen (45 Minuten, wöchentlich)
Die Übungen finden in kleineren Gruppen statt. Die Selbst-Einteilung durch die Studierenden zu den Übungsgruppen erfolgt zwischen Montag, 07.10.24, 12:00 Uhr und Dienstag, 08.10.24, 23:59 über das Ankreuzesystem nach dem first-come-first-serve Prinzip.
Die Übungen sollen das Wissen und die Fähigkeit der Studierenden vertiefen, die Inhalte der Vorlesung anzuwenden.
Vorab werden Übungsblätter zur Verfügung gestellt, die von den Studierenden selbstständig gelöst werden sollen. In den Übungsstunden präsentieren die Studierenden ihre Lösungen zu den Aufgaben, die sie gelöst haben. Die Studierenden kreuzen die von ihnen gelösten Aufgaben über das Kreuzesystem bis spätestens 08:00 Uhr am Tag der Übungsstunde. Für die Präsentation jeder Aufgabe wird ein:e Student:in nach dem Zufallsprinzip aus allen Studierenden ausgewählt, die diese Aufgabe gekreuzt haben. Von den Studierenden wird erwartet, dass jede:r mindestens zwei Aufgaben während des Kurses präsentiert.

In dieser Lehrveranstaltung wird an einer Weiterentwicklung des Übungsmodus gearbeitet. Zu diesem Zwecke wird die Lehrveranstaltung wissenschaftlich begleitet.

Inhalt/e

Endliche Wahrscheinlichkeitsräume anhand von Beispielen
Abzählbare Wahrscheinlichkeitsräume
Bedingte Wahrscheinlichkeit und Unabhängigkeit
Zufallsvariablen, Erwartungswert, Varianz, Momente
Wahrscheinlichkeiten mit Dichten
Grenzwertsätze
Kurzeinführung Statistik

Erwartete Vorkenntnisse

Kenntnisse in Lineare Algebra und Analysis auf Universitätsniveau

Literatur

Skriptum vorhanden

Zusatzliteratur: Stefan Tappe: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie, Springer, 2013

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

Die Studierenden werden anhand ihrer Leistungen in zwei schriftlichen Klausuren und in den Übungen beurteilt.

Klausuren:

Es werden zwei schriftliche Klausuren abgelegt.

Die Zwischenklausur findet am 21. November 2024 statt. Für die Zwischenklausur sind die bis zu diesem Zeitpunkt vermittelten Inhalte des Kurses relevant.  Es können maximal 30 Punkte erreicht werden.

Die Schlussklausur findet am 30. Jänner 2025 statt. Für die Schlussklausur sind die Kursinhalte des gesamten Semesters relevant.  Es können maximal 50 Punkte erreicht werden.

Die Studierenden haben die Möglichkeit, entweder die Zwischenklausur oder die Schlussklausur zu wiederholen, indem sie eine dritte Prüfung ablegen, die im Februar oder März 2025 stattfinden wird. Die in der dritten Prüfung erreichte Punktzahl ersetzt die ursprünglich in der wiederholten Klausur erreichte Punktzahl.

Zur Klausur mitzunehmen ist nur ein Kugelschreiber (oder ähnliches), ein nicht-programmierbarer Taschenrechner und bei Bedarf ein Getränk. Die Verwendung von eigenem Papier sowie programmierbaren Taschenrechnern ist nicht vorgesehen.

Übungen:

Es sind insgesamt bis zu 10 Punkte für die Anzahl der gemachten Kreuze zu erlangen. Die Anzahl der Punkte, die ein:e Student:in erhält, ergibt sich aus 10 multipliziert mit dem Anteil der von ihm:ihr gekreuzten Übungen an der Gesamtzahl von Übungsaufgaben. Diese Punkte werden nur vergeben, wenn der:die Student:in an der jeweiligen Übungseinheit teilnimmt, für die er:sie die Übungen gekreuzt hat.

Für die ersten beiden Übungen, die ein:e Student:in präsentiert, sind für jede Übung insgesamt bis zu 3 Punkte für mathematische Argumentation und 2 Punkte für die Qualität der Präsentation erlangbar.

Dieses Beurteilungssystem beruht auf einem Vertrauensprinzip zwischen den Studierenden und den Lehrpersonen. Verstößt ein:e Student:in gegen dieses Prinzip (z.B. indem er:sie eine Übungsaufgabe kreuzt, die er:sie offensichtlich nicht vorbereitet hat, oder indem er:sie eine Lösung präsentiert, ohne erklären zu können, wie er:sie zu dieser Lösung gekommen ist), erhält diese:r Student:in für diese Übungsstunde null Punkte und 2 weitere Punkte werden von der Gesamtpunktzahl für das Semester abgezogen.

Durch die Teilnahme an beiden Klausuren und die Präsentation von 2 Aufgaben können die Studierenden insgesamt 100 Punkte erreichen, und zwar wie folgt:
30 (Zwischenprüfung) + 50 (Abschlussprüfung) + 10 (gekreuzte Übungen) + 6 (mathematische Argumentation) + 4 (Qualität der Präsentation) = 100.

Falls die Studierenden 3 oder mehr Übungen präsentieren, gibt es für jede zusätzliche Übung 2 Punkte für die mathematische Argumentation und 1 Punkt für die Qualität der Präsentation. Es können also insgesamt mehr als 100 Punkte erreicht werden.

Prüfungsinhalt/e

Alle Inhalte der VU, sowohl aus den Vorlesungen als auch aus den Übungen, sind prüfungsrelevant. Sollten zusätzliche Inhalte relevant sein, so werden diese in der Vorlesung explizit angekündigt.

Beurteilungskriterien/-maßstäbe

Die Note ergibt sich wie folgt aus der Anzahl der erreichten Punkte.

[87.5 , 200] Punkte -> 1
[75 , 87.5) Punkte -> 2
[62.5 , 75) Punkte -> 3
[50 , 62.5) Punkte -> 4
[0 , 50) Punkte -> 5

Da es sich um eine prüfungsimmanente Lehrveranstaltung handelt, ist ein Abmelden ohne Beurteilung nur bis inklusive 20.11.2024 per E-Mail an michel.spira@aau.at möglich.

Beurteilungsschema

Note Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Bachelor-Lehramtsstudium Bachelor Unterrichtsfach Mathematik (SKZ: 420, Version: 17W.2)
    • Fach: Stochastik (Pflichtfach)
      • MAF.001 Stochastik 1 ( 3.0h VU, SE / 4.5 ECTS)
        • 311.170 Stochastik 1 (3.0h VU / 4.5 ECTS)
          Absolvierung im 5. Semester empfohlen
  • Bachelor-Lehramtsstudium Bachelor Unterrichtsfach Mathematik (SKZ: 420, Version: 19W.2)
    • Fach: Stochastik (Pflichtfach)
      • MAF.001 Stochastik 1 ( 3.0h VU, SE / 4.5 ECTS)
        • 311.170 Stochastik 1 (3.0h VU / 4.5 ECTS)
          Absolvierung im 5. Semester empfohlen
  • Bachelor-Lehramtsstudium Bachelor Unterrichtsfach Mathematik (SKZ: 420, Version: 24W.1)
    • Fach: Stochastik (Pflichtfach)
      • MAF.001 Stochastik 1 ( 3.0h VU, SE / 4.5 ECTS)
        • 311.170 Stochastik 1 (3.0h VU / 4.5 ECTS)
          Absolvierung im 5. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Angewandte Informatik (SKZ: 511, Version: 17W.1)
    • Fach: Mathematik und Theoretische Grundlagen (Pflichtfach)
      • 3.5 Stochastik 1 ( 3.0h VU / 4.5 ECTS)
        • 311.170 Stochastik 1 (3.0h VU / 4.5 ECTS)
          Absolvierung im 3. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Informationsmanagement (SKZ: 522, Version: 17W.1)
    • Fach: Wahlfach Mathematik und Statistik (Informatik) (Wahlfach)
      • 5.2 Lehrveranstaltungen aus dem Studium Angewandte Informatik/Bereich Mathematik und Statistik für Informatik ( 0.0h VO,KS / 12.0 ECTS)
        • 311.170 Stochastik 1 (3.0h VU / 4.5 ECTS)
  • Bachelorstudium Wirtschaftsinformatik (SKZ: 522, Version: 20W.2)
    • Fach: Mathematik und Statistik (Informatik) (Wahlfach)
      • 7.2 Mathematik und Statistik (Informatik) ( 0.0h XX / 12.0 ECTS)
        • 311.170 Stochastik 1 (3.0h VU / 4.5 ECTS)
          Absolvierung im 1., 2. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Informationstechnik (SKZ: 289, Version: 22W.1)
    • Fach: Informationstechnische Vertiefung sowie mathematische Ergänzung (Wahlfach)
      • 10b.2 Stochastik 1 ( 0.0h VU / 4.5 ECTS)
        • 311.170 Stochastik 1 (3.0h VU / 4.5 ECTS)
          Absolvierung im 3., 4., 5., 6. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Informationstechnik (SKZ: 289, Version: 17W.1)
    • Fach: Mathematik II (Wahlfach)
      • 8a.1 Stochastik 1 ( 0.0h VU / 4.5 ECTS)
        • 311.170 Stochastik 1 (3.0h VU / 4.5 ECTS)
          Absolvierung im 3. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Informationstechnik (SKZ: 289, Version: 17W.1)
    • Fach: Informationstechnische Vertiefung sowie mathematische Ergänzung (Wahlfach)
      • 10b.2.1 Stochastik 1 ( 0.0h VU / 4.5 ECTS)
        • 311.170 Stochastik 1 (3.0h VU / 4.5 ECTS)
          Absolvierung im 5. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Technische Mathematik (SKZ: 201, Version: 17W.1)
    • Fach: Stochastik (Pflichtfach)
      • 6.1 Stochastik 1 ( 3.0h VU / 4.5 ECTS)
        • 311.170 Stochastik 1 (3.0h VU / 4.5 ECTS)
          Absolvierung im 3. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Technische Mathematik (SKZ: 201, Version: 22W.1)
    • Fach: Stochastik (Pflichtfach)
      • 6.1 Stochastik 1 ( 3.0h VU / 4.5 ECTS)
        • 311.170 Stochastik 1 (3.0h VU / 4.5 ECTS)
          Absolvierung im 3. Semester empfohlen

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Wintersemester 2023/24
  • 311.170 VU Stochastik 1 (3.0h / 4.5ECTS)
Wintersemester 2022/23
  • 311.170 VU Stochastik 1 (3.0h / 4.5ECTS)
Wintersemester 2021/22
  • 311.170 VU Stochastik 1 (3.0h / 4.5ECTS)
Wintersemester 2020/21
  • 311.170 VU Stochastik 1 (3.0h / 4.5ECTS)
Wintersemester 2019/20
  • 311.170 VU Stochastik 1 (3.0h / 4.5ECTS)
Wintersemester 2018/19
  • 311.170 VU Stochastik 1 (3.0h / 4.5ECTS)
Wintersemester 2017/18
  • 311.170 VU Stochastik 1 (3.0h / 4.5ECTS)