Daten- und Zuverlässigkeitsanalyse
Data and reliabiliy analysis
6 CPWinterDE
Contents
Wahrscheinlichkeitsrechnung • Grundlagen • Kombinatorik • Zufällige Ereignisse und Wahrscheinlichkeit • Zufallsgrößen und ihre Eigenschaften • Verteilungsmodelle Statistische Methoden • Explorative und deskriptive Statistik. • Schließende Statistik: Punkt- und Konfidenzschätzung, Statistische Tests. • Lineare Modelle: Regression und Varianzanalyse Zuverlässigkeitsanalyse • Zuverlässigkeits- und Unzuverlässigkeitsfunktion • Ausfallrate und Ausfallverhalten • Parametrische und nichtparametrische Methoden
Learning outcomes
Nach der Teilnahme am Modul sind die Studierenden in der Lage • geeigneter Methoden auszuwählen und sichere anzuwenden • komplexer Aufgabenstellungen analysieren und zu strukturieren • Lösungsstrategien zu entwickeln und umzusetzen • verständliche Darstellung und Dokumentation von Ergebnissen zu erstellen • praxisrelevanten Aufgabenstellungen zu erkennen • grundlegender Verfahren der Zuverlässigkeitsanalyse und Statistik zu beherrschen • statistische Verfahren bei ingenieurwissenschaftlichen Fragestellungen der Medizintechnik anzuwenden • Software-Tools wie Minitab, JMP oder R zu nutzen.
Assessment
• Klausur: 120 Min.
Literature (7)
- Tafelbild und Präsentationen
- Nutzung von Software
- Videokonferenzen, Blendet Learning
- Bosch, 2007: Basiswissen Statistik, Oldenbourg, München.
- Böker, 2007: Formelsammlung für Wirtschaftswissenschaftler, Pearson, München.
- Sachs, Hedderich, 2016: Angewandte Statistik, Methodensammlung mit R, Springer, Wiesbaden
- Wälder, Wälder, 2013: Statistische Methoden der Qualitätssicherung, Hanser, München.
Source: BTU's module description · retrieved 29 Sep 2026Original