| Literatur |
Lineare Optimierung
Janiszczak, Knörr, Michler: "Lineare Algebra für Wirtschaftsinformatiker", Vieweg Verlag, Wiesbaden, 1992
Finanzmathematik
Kobelt, Schulte: "Finanzmathematik", nwb Verlag, Herne/Berlin, 2006, 8. Auflage
Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
- Papula: "Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler", Band 3, Vieweg Verlag, Braunschweig, 2001, 4. Auflage
- Greiner, Tinhofer: "Stochastik für Studienanfänger der Informatik", Carl Hanser Verlag, München, 1996
- Schira: "Statistische Methoden der VWL und BWL", Pearson Studium München, 2005, 2. Auflage
- Teschl, Teschl: "Mathematik für Informatiker, Band 2: Analysis und Statistik", Springer-Verlag, 2007
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| Lernziele |
Es werden die mathematischen Grundlagen aus den Gebieten Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik, Finanzmathematik und linearer Optimierung vermittelt, die für das Verständnis der anderen Studienfächer notwendig sind.
Es werden folgende Kompetenzen vermittelt:
o Die mathematischen Hintergründe des Simplexalgorithmus kennen. Ein lineares Optimierungsproblem als System linearer Ungleichungen modellieren, grafisch darstellen und mit dem Simplexalgorithmus lösen können.
o Zinsen und Renten berechnen, Investitionen mit der Kapitalwertmethode auf ihre Wirtschaftlichkeit hin überprüfen sowie eine Tilgungsrechnung für Kredite durchführen können.
o Daten erheben, statistisch darstellen und für eine Analyse aufbereiten können. Statistische Aussagen über Stichproben hinterfragen.
o Kombinatorische Probleme klassifizieren und lösen.
o Wahrscheinlichkeiten von Zufallsexperimenten unter Verwendung der Regeln der Wahrscheinlichkeitstheorie berechnen können.
o Die Verteilung einer Zufallsvariable untersuchen und wichtige Typen diskreter und stetiger Verteilungen erkennen.
o Hypothesentests durchführen können, insbesondere unter der Annahme normalverteilter Zufallsvariablen. Das Konzept von Schätzfunktionen verstehen und den zentralen Grenzwertsatz kennen. |
