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Mathematics 2
level of course unit
First cycle, BachelorLearning outcomes of course unit
The students are able to:
• To characterize, present and communicate data sets based on observations or experimental results by a few key figures.
• In simple cases, to estimate mathematical models in engineering taking into account the associated uncertainties that are inevitable due to lack of data, knowledge and natural variability.
• To characterize, present and communicate data sets based on observations or experimental results by a few key figures.
• In simple cases, to estimate mathematical models in engineering taking into account the associated uncertainties that are inevitable due to lack of data, knowledge and natural variability.
prerequisites and co-requisites
not applicable
course contents
• Important differential equations (DGI):
General information about linear and nonlinear DGI, DGI 1st order with separated variables, linear DGI 1st order with constant coefficients and technical applications, linear DGL 2nd order with constant coefficients and vibration problems, systems of linear DGI 2nd order with constant coefficients and coupled vibrations
• Statistics:
Descriptive Statistics: Characteristics, frequency, mean values, scatter measures, regression, correlation, time series
Inductive statistics: Elements of probability theory, random variables and their distribution, forecasting, estimation methods, hypothesis tests
General information about linear and nonlinear DGI, DGI 1st order with separated variables, linear DGI 1st order with constant coefficients and technical applications, linear DGL 2nd order with constant coefficients and vibration problems, systems of linear DGI 2nd order with constant coefficients and coupled vibrations
• Statistics:
Descriptive Statistics: Characteristics, frequency, mean values, scatter measures, regression, correlation, time series
Inductive statistics: Elements of probability theory, random variables and their distribution, forecasting, estimation methods, hypothesis tests
recommended or required reading
• Papula (2011): Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler, Band 1, 13. Aufl., Vieweg+Teubner Verlag Wiesbaden
• Papula (2011): Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler, Band 2, 13. Aufl., Vieweg+Teubner Verlag Wiesbaden
• Papula (2011): Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler, Band 3, 6. Auflage.- Vieweg+Teubner Verlag Wiesbaden
• Schwarze (2010): Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler - Band 1: Grundlagen, 13. Aufl., NWB Verlag Herne
• Schwarze (2010): Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler - Band 2: Differenzial- und Integralrechnung, 13. Aufl., NWB Verlag Herne
• Schwarze (2010): Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler - Band 3: Lineare Algebra, Lineare Optimierung und Graphentheorie, 13. Aufl., NWB Verlag Herne
• Schwarze (2003): Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler – Elementare Grundlagen für Studienanfänger, Kapitel 1 bis 10, 7. Aufl., NWB Verlag Herne
• Stingl (2009): Mathematik für Fachhochschulen: Technik und Informatik, 8. Aufl., Carl Hanser Verlag München
• Tietze (2000): Einführung in die Angewandte Wirtschafts-Mathematik, 9. Aufl., Vieweg+Teubner Verlag Wiesbaden
• Janssen, Laatz (2007): Statistische Datenanalyse mit SPSS für Windows, 6. Aufl., Springer Verlag Berlin
• Brosius (2002): SPSS 11, Verlag Moderne Industrie Bonn
• Bourier (2014): Beschreibende Statistik: Praxisorientierte Einführung, 12. Aufl., Springer Gabler Verlag Wiesbaden
• Jeske (2003): Spaß mit Statistik: Aufgaben, Lösungen und Formeln für Statistik, 4. Aufl., Oldenbourg Wissenschaftsverlag München
• Mosler, Schmid (2008): Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik, 3. Aufl., Springer Verlag Berlin
• Mosler, Schmid (2009): Deskriptive Statistik und Wirtschaftsstatistik, 4. Aufl., Springer Verlag Berlin
• Papula (2011): Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler, Band 2, 13. Aufl., Vieweg+Teubner Verlag Wiesbaden
• Papula (2011): Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler, Band 3, 6. Auflage.- Vieweg+Teubner Verlag Wiesbaden
• Schwarze (2010): Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler - Band 1: Grundlagen, 13. Aufl., NWB Verlag Herne
• Schwarze (2010): Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler - Band 2: Differenzial- und Integralrechnung, 13. Aufl., NWB Verlag Herne
• Schwarze (2010): Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler - Band 3: Lineare Algebra, Lineare Optimierung und Graphentheorie, 13. Aufl., NWB Verlag Herne
• Schwarze (2003): Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler – Elementare Grundlagen für Studienanfänger, Kapitel 1 bis 10, 7. Aufl., NWB Verlag Herne
• Stingl (2009): Mathematik für Fachhochschulen: Technik und Informatik, 8. Aufl., Carl Hanser Verlag München
• Tietze (2000): Einführung in die Angewandte Wirtschafts-Mathematik, 9. Aufl., Vieweg+Teubner Verlag Wiesbaden
• Janssen, Laatz (2007): Statistische Datenanalyse mit SPSS für Windows, 6. Aufl., Springer Verlag Berlin
• Brosius (2002): SPSS 11, Verlag Moderne Industrie Bonn
• Bourier (2014): Beschreibende Statistik: Praxisorientierte Einführung, 12. Aufl., Springer Gabler Verlag Wiesbaden
• Jeske (2003): Spaß mit Statistik: Aufgaben, Lösungen und Formeln für Statistik, 4. Aufl., Oldenbourg Wissenschaftsverlag München
• Mosler, Schmid (2008): Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik, 3. Aufl., Springer Verlag Berlin
• Mosler, Schmid (2009): Deskriptive Statistik und Wirtschaftsstatistik, 4. Aufl., Springer Verlag Berlin
assessment methods and criteria
Written exam
language of instruction
Germannumber of ECTS credits allocated
5eLearning quota in percent
15course-hours-per-week (chw)
4planned learning activities and teaching methods
Integrated course
