Master Mathematik - Sozialinformatik...82-021-IFM05-H-0507 Customer Relationship Management:...

Master Mathematik

Module des Studiengangs

m.Publiziert88-050-UNG-SM-2-H-0610Angewandte Geologie

Modulverantwortlicher: Becht Michael

Leistungspunkte(ECTS-Punkte):

5,00

Kompetenzen: • Fähigkeit, die Relevanz der Angewandten Geologie für die Umweltforschung darzustellen und zu diskutieren• Fähigkeit zum eigenständigen, wissenschaftlichen Arbeiten• Fähigkeit zur fachgemäßen Präsentation

Inhalte/Themen: Im Rahmen der Lehrveranstaltung sollen Kenntnisse der Angewandten Geologie erworben werden, die den Teilnehmerinnen und Teilnehmern Einblicke in die Arbeit von Behörden, Forschungsinstituten, Ingenieurbüros oder anderen gutachterlich tätigen Einrichtungen ermöglichen. Hierbei sollen möglichst aktuelle Fragestellungen der Umweltforschung anhand ausgewählter regionaler Beispiele und im Hinblick auf Aspekte der Nachhaltigen Entwicklung dargestellt, erläutert und diskutiert werden.Die Themen der Veranstaltung umfassen schwerpunktmäßig folgende Bereiche: Sedimentologie (Sedimentdynamik natürlicher Prozesse, die Naturgefahren darstellen können), Hydrogeologie (Grundwasserförderung, -schutz, Monitoring), Ingenieurgeologie (Massenbewegungen als dynamische Prozesse, Untergrundstabilität, Monitoring).

Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:

Keine

Lehr-und Prüfungssprache:

Deutsch

Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:

Seminar (2 SWS): Angewandte Geologie

Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:

Regelmäßige Teilnahme; mind. mit ausreichend bewertete, schriftliche Hausarbeit und Referat

Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:

Seminar 5,0 ECTS-Punkte, davon Anwesenheit 0,5 ECTS-Punkte, Vor- und Nachbereitung 1,5 ECTS-Punkte, Referat 1,0 ECTS-Punkt, schriftliche Hausarbeit 2,0 ECTS-Punkte (entspricht ca. 18.000 Zeichen ohne Leerzeichen)

Modulnote: Modulnote ergibt sich aus der Bewertung der schriftlichen Hausarbeit

Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur Zugänglichkeit:

M.A. „Bildung für Nachhaltige Entwicklung“

Turnus des Angebotes: WS

Beteiligte Fachgebiete: Geographie

Empfohlene Voraussetzungen:

eLearning-Angebot (URL):Literatur:

Lehr- und Lernmethode:

Bemerkung

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Master Mathematik


m.Publiziert82-105-I-AI-H-0212Angewandte Informatik I: Entwurf von Datenbank- und Informationssystemen

Modulverantwortlicher: Harrer Andreas


5,00

Kompetenzen: Verständnis und Anwendung der Methoden zur AnforderungsermittlungAnalyse von Datenmodellen und AblaufmodellenAnalyse und Beurteilung von Datenbank- und Informationssystemen

Inhalte/Themen: - Informationssysteme- Anforderungsermittlung- Datenmodellierung- Datenbanksysteme- Ablaufmodellierung- Workflow Management Systeme

Empfohlene Voraussetzungen: Mathematische Terminologie; Inhalte der Vorlesung I-EI1



Deutsch


Vorlesung (2 SWS)Übung (2 SWS)


Kontakt-/Selbststudium Vorlesung, qualifizierte Teilnahme an der Übung und mind. mit ausreichend bestandener Leistungsnachweis: Klausur


Vorlesung mit Vor- und Nachbereitung: 2,5 ECTSÜbung: 1 ECTSBearbeitung der Hausaufgaben: 1 ECTSVorbereitung auf die Klausur: 0,5 ECTS

Modulnote: Benotung der Klausur


BA Mathematik, BA Wirtschaftsmathematik, BA Geographie

Turnus des Angebotes: SS WS

Beteiligte Fachgebiete:




Bemerkung unregelmäßig

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Master Mathematik


m.Publiziert82-105-L-MAT23-H-0512Approximationstheorie I

Modulverantwortlicher: Grothmann Rene/Hans Fischer


5,00

Kompetenzen: Gründliches Verständnis der Probleme, Definitionen und Beweistechniken, sowie selbständiges Lösen von Rechen-, Anwendungs- und Beweisaufgaben aus dem Themenspektrum des Moduls.

Inhalte/Themen: Einführende Themen aus der Theorie der Approximation von Funktionen.



Deutsch/Englisch


VL: 2 SWSUE: 1 SWS


mit mindestens "ausreichend" bewerteter Leistungsnachweis: Klausur oder mündliche Prüfung


Kontaktstudium in den Lehrveranstaltungen oder entsprechendes Selbststudium: 1,5 ECTS-PunkteVor- und Nachbereitung, Bearbeitung der Übungsaufgaben: 2,5 ECTS-PunkteVorbereitung Leistungsnachweis: 1 ECTS-Punkt

Modulnote: Benotung von Klausur oder mündlicher Prüfung


Master Mathematik, Lehramt für Gymnasien






Bemerkung

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Master Mathematik


m.Publiziert82-105-MAT18-H-0512Approximationstheorie II

Modulverantwortlicher: Grothmann Rene/Paul Ressel


5,00

Kompetenzen: Gründliches, vertieftes Verständnis der Probleme, Definitionen und Beweistechniken, sowie selbständiges Lösen von Rechen-, Anwendungs- und Beweisaufgaben aus dem Themenspektrum des Moduls.

Inhalte/Themen: Vertiefte Behandlung von ausgewählten Kapiteln aus der Approximationstheorie.



Deutsch/Englisch


VL: 2 SWSUE: 1 SWS












Bemerkung

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Master Mathematik


m.Publiziert88-050-UNG-SM-1-H-0610Aufnahme und Analyse digitaler Geländedaten



10,00

Kompetenzen: • Fähigkeit des Einsatzes von Methoden zur Aufnahme und Analyse digitaler Geländedaten• Fähigkeit zur praktischen Anwendung im Rahmen einer Projektarbeit

Inhalte/Themen: Mithilfe von Kartierungs- und Vermessungsarbeiten werden räumliche Phänomene quantitativ erfass- und analysierbar. Die Methoden liefern zum einen direkt Daten (z.B. Kartierung von Böden oder Biotopen, Höhenmodelle), zum anderen werden die Ergebnisse von Messungen, Probenahmen und -analysen (Modul VM-2) in einen räumlichen Kontext eingeordnet. In diesem Modul sollen moderne Techniken zur Geländedaten-aufnahme und -analyse erlernt, diskutiert und im Rahmen einer Projektarbeit praktisch angewandt werden:• GPS-gestützte Kartierung auf Feldcomputern• Anwendung von dGPS für höhere Genauigkeiten• Vermessung mittels elektronischer TachymeterEin spezieller Aspekt ist die Aufnahme und Analyse von digitalen Höhenmodellen (digitale Reliefanalyse):• Allgemeine Einführung in Datenmodelle und –quellen• Generierung hochauflösender Höhenmodelle mittels Terrestrischen Laserscannings (TLS)• Methoden der digitalen Reliefanalyse (z.B. Verarbeitung von DHM für hydrologische und geomorphologische Anwendungen, Ableitung primärer und sekundärer Reliefparameter, Strahlungsanalyse, Sichtbarkeitsanalyse, multitemporale Analyse)


Teilnahme an den Modulen GM-3, GM-4, VM-2


Deutsch


Übung „Digitale Reliefanalyse“ (teilgeblockt)Projektseminar (teilgeblockt) mit gemeinsamer Geländearbeit und einzelnen Lehreinheiten zu Geräten/Methoden/Auswertungen


Regelmäßige Anwesenheit (Übung und Projektseminar)Anfertigung eines Projektberichts


Übung „Digitale Reliefanalyse“: Präsenz, Vor- und Nachbereitung, ggf. Übungsaufgaben: 2 CPProjektseminar: Präsenz (Lehreinheiten, Geländetermine): 3 CPDatenauswertung und Erstellung des Projektberichts: 5 CP

Modulnote: Ergibt sich aus der Benotung des Projektberichtes





eLearning-Angebot (URL):

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Master Mathematik


Literatur:


Bemerkung

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Master Mathematik


m.Publiziert88-105-MAT38-H-0512Ausgewählte Kapitel der Optimierung



5,00


Inhalte/Themen: Vertiefte Behandlung von ausgewählten Kapiteln der Optimierung.



Deutsch/Englisch


VL: 2 SWSUE: 1 SWS


Mit mindestens "ausreichend" bewerteter Leistungsnachweis: Klausur oder mündliche Prüfung










Bemerkung

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Master Mathematik


m.Publiziert88-021-OM05-H-0408Ausgewählte Verfahren der Statistik - Lektürekurs

Modulverantwortlicher:


5,00

Kompetenzen: Die Teilnehmer werden vor die Aufgabe gestellt, ausgewählte Kapitel wissenschaftlicher Literatur zu studieren und die dabei gewonnenen Erkenntnisse in einer gemeinsamen Veranstaltung zu diskutieren.

Inhalte/Themen: - Wiederholung theoretischer Konzepte aus dem Kurs Zeitreihenanalyse, insbesondere - Univariate Analyse von stationären Zeitreihen - Instationäre Zeitreihen - Unit-Root Test - Bestimmung der ARMA-Ordnung- Unit-Root Tests und Strukturbruchtests- Multivariate Analyse von stationären Zeitreihen- Kointegration - Einzelgleichungsmodelle - Multivariate Modelle


- Statistik I und II- Statistische Prognoseverfahren- Empfehlenswert ist der parallele oder vorherige Besuch der Veranstaltung Zeitreihenanalyse- Empfehlenswert sind weiterhin Grundkenntnisse in R


Deutsch




Vorlesungsstunden = 28 Stunden+ Zeit für Vor- und Nachbereitung der Lehrveranstaltung 100% der Lehrveranstaltung = 84 Stunden+ Zeit für Erstellen der Prüfungsleistung inkl. Vorbereitungszeit = 38 Stunden= Durchschnittlicher Arbeitsaufwand = 150 Stunden

Modulnote: Klausur


Turnus des Angebotes: SS



eLearning-Angebot (URL):Literatur: - Pfaff B. (2008): Analysis of Integrated and Cointegrated Time Series

with R. Springer Verlag, 2. Auflage.- Lütkepohl H., Krätzig M. (2004): Applied Time Series Econometrics. Cambridge University Press.

Lehr- und Lernmethode: Lektüre und Diskussion

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Master Mathematik


Bemerkung

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Master Mathematik


m.Publiziert88-105-MAT22-H-0212Brownsche Bewegung und Funktionale Zentrale Grenzwertsätze

Modulverantwortlicher: Bischoff Wolfgang


5,00

Kompetenzen: Gründliches Verständnis der Probleme, Definitionen und Beweistechniken, sowie selbständiges und folgerichtiges Lösen von Rechen- und Beweisaufgaben aus dem Themenspektrum des Moduls.

Inhalte/Themen: Kolmogoroff Bedingungen für stochastische Prozesse, Brownsche Bewegung, Funktionale Zentrale Grenzwertsätze, Überschreitungswahrscheinlichkeiten und Anwendungen



Deutsch


Vorlesung (2 SWS), Übung (2 SWS)


Klausur oder mündliche Prüfung


Teilnahme an den Lehrveranstaltungen oder entsprechendes Selbststudium 2 ECTS-Punkte, häusliche Übungen und Prüfung 3 ECTS-Punkte



Management Science






Bemerkung

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Master Mathematik


m.Publiziert82-105-I-CU-H-0411Computerunterstütztes Lernen und Arbeiten in Gruppen - CSCL/CSCW-Systeme



5,00

Kompetenzen: Verständnis der Grundlagen kooperativer Systeme; Bewertung existierender Systeme und deren Einsatzszenarien;Anwendung realer CSCL/CSCW-Systeme

Inhalte/Themen: Begriffe CSCL und CSCW Klassifikationsschemata für kooperative SystemeGrundlagen verteilter Systeme, der Internet- und Web-ProgrammierungVerfahren der NebenläufigkeitskontrollePraktische Beispiele von CSCL/CSCW-SystemenVertiefung zu Softwaresystemen und Algorithmen (grundlegende Kenntnisse empfohlen)



Deutsch


Vorlesung (2 SWS) und Übung (2 SWS) und praktischer Umgang mit ausgewählten CSCL/CSCW-Systemen


mindestens mit "ausreichend" bestandene mündliche Prüfung


Vorlesung und Vor-/Nachbreitung 2 ECTS-Punkte,Übung/Praktikum und Vor-/Nachbereitung 2 ECTS-PunkteVorbereitung auf mündliche Prüfung 1 ECTS-Punkt

Modulnote: Note der mündlichen Prüfung


BA MathematikBA Wirtschaftsmathematik






Bemerkung Turnus: SS alle zwei Jahre

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Master Mathematik


m.Inaktiv82-021-IFM05-H-0507Customer Relationship Management: Analytische Methoden



5,00

Kompetenzen: Ziel dieser Veranstaltung ist die Darstellung der Elemente und Methoden des analytischen CRM. Den Schwerpunkt dabei stellt der Prozess des Data Mining und die dabei eingesetzten Methoden dar. Ausgehend von einem Überblick über die Bausteine des analytischen CRM werden die Methoden des Data Mining und der Prozess des Data Mining am Beispiel von Fragestellungen des analytischen CRM vorgestellt.

Die Übung hat zum Ziel, die in der Vorlesung erworbenen theoretischen Kenntnisse im Bereich Data Mining an konkreten Beispielen aus der Betriebswirtschaft anzuwenden. Die Veranstaltung findet ausnahmslos am PC statt. Dabei wird das Mining-Tool Clementine verwendet.

Inhalte/Themen: Vorlesung:1. Analytisches CRM1.1. Operatives und analytisches CRM1.2. Kundendaten1.3. Data Warehouse und OLAP1.4. Gegenstand des Data Mining1.5. Data Mining-Werkzeuge2. Methoden des Data Mining2.1. Künstliche Neuronale Netze2.2. Klassifikations- und Regressionsbäume2.3. Clusteranalyse2.4. Assoziations- und Sequenzanalyse2.5. Logistische Regression2.6. Faktorenanalyse3. Prozess des Data Mining3.1. Aufgabendefinition3.2. Auswahl der relevanten Datenbestände3.3. Datenaufbereitung3.4. Auswahl von Data Mining-Methoden3.5. Anwendung von Data Mining-Methoden3.6. Evaluation, Interpretation und Anwendung

Übung:- CRISP-DM Prozess- Daten einlesen und Datenaufbereitung- Neuronale Netze- Entscheidungsbäume- Regression- Clusteranalyse- Assoziationsanalyse



Deutsch



Klausur

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Master Mathematik


Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:Modulnote:





eLearning-Angebot (URL):Literatur: Wird bekannt gegeben

Lehr- und Lernmethode: Vorlesung und Übung

Bemerkung

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Master Mathematik


m.Publiziert88-105-MAT24-H-0212Finanzmathematik - diskrete Modelle

Modulverantwortlicher: Ressel Paul


5,00


Inhalte/Themen: Ein- und Mehrperioden-Modelle, Arbitrage, Claim und Hedge, Cox-Rubinstein Modell, Exotische Optionen



Deutsch









Management Science






Bemerkung

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Master Mathematik


m.Publiziert88-105-MAT21-H-0212Finanzmathematik - zeitstetige Modelle



5,00


Inhalte/Themen: Wiener Prozeß, Black-Scholes Modell, stochastische Integration, Ito-Formel, stochastische Differentialgleichungen und ihre Anwendung auf Finanzmarktmodelle



Deutsch









Management Science






Bemerkung

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Master Mathematik


m.Publiziert88-105-MAT26-H-0212Fourier-Analyse

Modulverantwortlicher: Ricker Werner


5,00


Inhalte/Themen: Fourier-Reihen, Fourier-Transformation, punktweise Konvergenz, Approximation der Eins, L1- und L2-Konvergenz, Faltung



Deutsch


Vorlesung (Lehrveranstaltung 2 SWS), Hausaufgaben (Selbststudium), Übung und Besprechung der Hausaufgaben (Lehrveranstaltung 1 SWS)




Teilnahme an den Lehrveranstaltungen oder entsprechendes Selbststudium 1,5 ECTS-Punkte, häusliche Übungen und Vorbereitung der Prüfung 3,5 ECTS-Punkte



Lehramt Gymnasium Mathematik






Bemerkung Jedes 3. bis 4. Semester

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Master Mathematik


m.Inaktiv88-105-MAT27-H-0212Funktionalanalysis



5,00


Inhalte/Themen: Banach- und Hilbert-Räume, Satz von Hahn-Banach und Banach-Steinhaus, Dualität, Lineare Operatoren in Banach-Hilbert-Räumen, Spektraltheorie, kompakte Operatoren



Deutsch






Teilnahme an den Lehrveranstaltungen oder entsprechendes Selbststudium 3 ECTS-Punkte, häusliche Übungen und Vorbereitung der Prüfung 7 ECTS-Punkte



Lehramt Mathematik Gymnasium







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Master Mathematik


m.Publiziert82-105-L-MAT22-H-0512Ganzzahlige Optimierung

Modulverantwortlicher: Grothmann Rene/Hans Fischer


5,00


Inhalte/Themen: Vertiefte Behandlung von speziellen Probleme der ganzzahligen, diskreten und kombinatorischen Optimierung.



Deutsch/Englisch


VL: 2 SWSUE: 1 SWS







Master Mathematik, Lehramt für Gymnasien






Bemerkung

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Master Mathematik


m.Publiziert82-105-MAT12-H-0512Geometrische Datenverarbeitung (CAGD) I



5,00

Kompetenzen: Gründliches Verständnis der Probleme, Definitionen und Beweistechniken, sowie selbständiges und folgerichtiges Lösen von Rechen-, Anwendungs- und Beweisaufgaben aus dem Themenspektrum des Moduls.

Inhalte/Themen: Ausführliche Einführung in die grundlegenden Konzepte geometrischer Datenverarbeitung.



Deutsch/Englisch


VL: 2 SWSUE: 1 SWS




Kontaktstudium in den Lehrveranstaltungen oder entsprechendes Selbststudium: 1,5 ECTS-PunkteVor- und Nachbereitung, Bearbeitung der Übungsaufgaben und der praktischen Übung: 2,5 ECTS-PunkteVorbereitung Leistungsnachweis: 1 ECTS-Punkt



Master Mathematik, Lehramt für Berufsschulen, Lehramt für Gymnasien






Bemerkung

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Master Mathematik


m.Publiziert82-105-MAT13-H-0512Geometrische Datenverarbeitung (CAGD) II



5,00


Inhalte/Themen: Vertiefte Behandlung von ausgewählten Kapiteln aus der geometrischen Datenverarbeitung.



Deutsch/Englisch


VL: 2 SWSUE: 1 SWS




Kontaktstudium in den Lehrveranstaltungen oder entsprechendes Selbststudium: 1,5 ECTS-PunkteVor- und Nachbereitung, Bearbeitung der Übungsaufgaben und der praktischen Übung: 2,5 ECTS-PunkteVorbereitung Leistungsnachweis: 1 ECTS-Punkt



Master Mathematik, Lehramt für Berufsschulen






Bemerkung

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Master Mathematik


m.Publiziert88-050-UNG-GM-1-H-0610Geomorphologische und hydrologische Umweltprozesse und Naturgefahren



10,00

Kompetenzen: • Fähigkeit, die Wirkungszusammenhänge von geomorphologischen und hydrologischen Prozessen zu erklären• Fähigkeit, Zusammenhängen und Wechselwirkungen von menschlichem Handeln und geomorphologischen und hydrologischen Prozessen zu erläutern• Fähigkeit, unter Berücksichtigung einer nachhaltigen Entwicklung Sachverhalte bewerten und planungsgerechte Lösungen vorschlagen zu können• Fähigkeit zum eigenständigen, wissenschaftlichen Arbeiten• Fähigkeit zur Formulierung und Präsentation wissenschaftlicher Aspekte

Inhalte/Themen: Die Grundlagen der Geomorphologie und Hydrographie sind bereits im Bachelorstudiengang vermittelt worden. In diesem Modul sollen primär die Wirkungen geomorphologischer und hydrologischer Prozesse in Gebirgsökosystemen erarbeitet werden. Der Mensch ist dabei sowohl Betroffener als auch selbst durch seine Einflussnahme bewusst oder unbewusst Agierender. Über ein vertieftes Verständnis der Wirkungszusammenhänge der Prozesse werden auch angepasste Strategien einer nachhaltigen Nutzung diskutiert.An ausgewählten regionalen Beispielen sollen aktuelle geomorphologische Umweltprozesse und sich daraus ggf. entwickelnde Gefahrensituationen dargestellt werden. Neben dem Bezug zu Gebirgen werden auch weitere Ökosysteme behandelt, die in besonderem Maße sensibel auf Störungen reagieren (z.B. in Trockengebieten).Aufbauend auf allgemeinen hydrologischen Grundlagen werden Teilbereiche der Hydrologie vertieft behandelt. Im Vordergrund stehen dabei komplexe Prozesse, die im Spannungsfeld Mensch-Wasser stattfinden. Der Bezug zum Bereich „Naturgefahren“ soll dabei hergestellt werden, sowohl auf Hang- als auch auf Einzugsgebietsebene.Themen können sein:• Auswirkungen des Klimawandels auf Umweltprozesse• Bedrohungen durch Lawinen• Gefährdungen alpiner Tallagen durch Muren und Felsstürze• Erdbeben• Erosion und Erosionsschutz im Gebirge oder semiariden Gebieten (Halbwüsten)• Winderosion in Trockengebieten (auch außerhalb der Tropen!)• Rutschungen• Raumnutzungskonzepte einer angepassten Nutzung• Gefahrenkarten und Modellierung von Gefahrensituationen• Bedeutung der Vegetation für den Wasserhaushalt und Abfluss• Bodenwasserhaushalt mit vertikalen und lateralen Prozesse der Wasserbewegung• Flussauen und Feuchtgebiete• Gewässer- und Auenrenaturierung, Gewässerökologie• Gewässerentwicklungsplanung• Hydrologische Extreme (Hochwasser und Niedrigwasser)• Hydrologische Modellierung• Regionale Unterschiede (Hochgebirge, Mittelgebirge und Flachland)

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Master Mathematik



Keine


Deutsch


Seminar „Geomorphologische und hydrologische Umweltprozesse und Naturgefahren“ (3 SWS)


Regelmäßige Teilnahme; mind. mit ausreichend bewertete schriftliche Hausarbeit; Referat


Seminar 10,0 ECTS-Punkte: davon Anwesenheit 1,5 ECTS-Punkt, Vor- und Nachbereitung 2,5 ECTS-Punkte, Referat 2,0 ECTS-Punkt, schriftliche Hausarbeit 4,0 ECTS-Punkte (entspricht ca. 36.000 Zeichen ohne Leerzeichen)









Bemerkung

RZA020 / 04.11.2014 13:28:44 / Seite 22 von 57

Master Mathematik


m.Inaktiv88-105-MAT01-H-0212Grafentheoretische Optimierung

Modulverantwortlicher: Nieß Markus Master Mathematik (P. Ressel)


5,00

Kompetenzen: Tiefgreifendes Verständnis der Probleme, Beweistechniken und Verfahren, selbstständiges und einwandfreies Lösen von Anwendungs- und Beweisaufgaben sowie Fähigkeit zur eigenständigen Anwendung der Verfahren aus dem Themenspektrum des Moduls, insbesondere im Rahmen von praxisorientierten Projekten, und zur eigenständigen Erschließung verwandter Themengebiete.

Inhalte/Themen: Grundlagen der Graphentheorie; Bäume und Wälder; informierte und uniformierte Suchstrategien in Graphen; Netzwerkanalyseverfahren: Zusammenhangskomponenten, Zentralität, Cliquen, Cores, Clustering; Färbungen; Matroide und minimal aufspannende Bäume; Shortest-Path-Probleme


Modul Optimierung


Deutsch


Vorlesung (Lehrveranstaltung 2 SWS), Hausaufgaben, Projektarbeit, Literaturstudium (Selbststudium)


Klausur, mündliche Prüfung oder praktische Leistung


Teilnahme an den Lehrveranstaltungen oder entsprechendes Selbststudium 1,5 ECTS-Punkte, häusliche Übungen, Vorbereitung der Prüfung, Durchführung der Projektarbeit und Literaturstudium 3,5 ECTS-Punkte

Modulnote: Benotung von Klausur, mündlicher Prüfung oder praktischer Leistung


Modul greift auf dieselbe V zurück wie Modul „Algorithmische Graphentheorie“






Bemerkung

RZA020 / 04.11.2014 13:28:44 / Seite 23 von 57

Master Mathematik


m.Publiziert82-105-I-GA-H-0411Graphenalgorithmische Analyseverfahren für soziale und Wirtschaftsnetzwerke



5,00

Kompetenzen: Verständnis und Anwendung fortgeschrittener Methoden der Analyse von NetzwerkenAnalyse und Beurteilung von Fallstudien

Inhalte/Themen: Grundlagen der Graphentheorie und Graphalgorithmen Analyse von sozialen Netzwerken und WirtschaftsnetzwerkenVerfahren zur Netzwerkanalyse: Clustering, Blockmodellierung, Visualisierungempfohlene Voraussetzung sind Basiskenntnisse der Informatik



Deutsch


Vorlesung (2 SWS) und Übung (2 SWS)


mindestens mit "ausreichend" bestandene mündliche Prüfung


Vorlesung und Vor-/Nachbereitung 2 ECTS-Punkte,Übung und Vor-/Nachbereitung 2 ECTS-PunkteVorbereitung auf mündliche Prüfung 1 ECTS-Punkt

Modulnote: Note der mündlichen Prüfung


BA MathematikBA Wirtschaftsmathematik






Bemerkung Turnus: SS alle zwei Jahre

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Master Mathematik


m.Publiziert88-050-UNG-GM-2-H-0610Klimatologische Umweltprozesse und Naturgefahren

Modulverantwortlicher: Peters Thorsten


5,00

Kompetenzen: • Fähigkeit, die Zusammenhängen von menschlichem Handeln und klimatologischen Prozessen, besonders hinsichtlich der Wechselwirkungen zu erklären• Fähigkeit, unter Berücksichtigung einer nachhaltigen Entwicklung Sachverhalte bewerten und angemessene Lösungen vorschlagen zu können• Fähigkeit zum eigenständigen, wissenschaftlichen Arbeiten• Fähigkeit zur Formulierung und Präsentation wissenschaftlicher Aspekte

Inhalte/Themen: Die Grundlagen der Klimatologie sind bereits im Bachelorstudiengang vermittelt worden. In diesem Modul sollen alle wichtigen klimaphysikalischen Prozesse im Hinblick auf ihre Umweltrelevanz vertieft behandelt werden. Dies betrifft neben dem Strahlungshaushalt auch die Rolle des Wasserdampfs und der Aerosole in den bodennahen wie auch höheren Luftschichten. Natürliche und anthropogene Ursachen globaler Erwärmung oder auch Abkühlung sollen diskutiert und in prognosetauglichen Modellen dargestellt werden. Einen Schwerpunkt stellen Starkwindereignisse, ihre Vorhersagbarkeit und Strategien zum Umgang mit diesem Naturphänomen dar.An ausgewählten großregionalen Beispielen sollen aktuelle klimatologische Prozesse und sich daraus ggf. entwickelnde Gefahrensituationen dargestellt werden. Neben dem Bezug zur Atmosphäre werden auch weitere Ökosysteme behandelt, die in besonderem Maße sensibel auf Störungen reagieren (z.B. Vegetation oder Meeresströmungen).Themen können sein:• Klimawandel und Freisetzung von Methan aus Permafrostböden• Klimawandel und Massenbilanz polaren Eises• Klimawandel und vermehrtes Auftreten von Starkwindereignissen• Klimawandel und Erhöhung von Niederschlagsmengen• Klimawandel und Meeresströmungen• Klimawandel und Landschaftsgürtel (Vegetation, Landwirtschaft)• Aerosole und Stadtklima (Feinstaubproblematik)• Verkehr, Verbrennungsprozesse und Photosmog• Probleme des bodennahen und des stratosphärischen Ozons• Verdunstungsmodellierung und Wasserbedarf


Keine


Deutsch


Seminar „Klimatologische Umweltprozesse und Naturgefahren“ (2 SWS)


Regelmäßige Teilnahme; mind. mit ausreichend bewertete, schriftliche Hausarbeit; Referat


Seminar 5,0 ECTS-Punkte, davon Anwesenheit 1,0 ECTS-Punkt, Vor- und Nachbereitung 1,0 ECTS-Punkte, Referat 1,0 ECTS-Punkt, schriftliche Hausarbeit 2,0 ECTS-Punkte Punkte (entspricht ca. 18.000 Zeichen ohne Leerzeichen)


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Master Mathematik









Bemerkung

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Master Mathematik


m.Publiziert88-021-SCM01-H-0408Konfigurierung von Produktions- und Logistiksystemen (KP&L)



5,00

Kompetenzen: Die Studenten- erhalten ein tiefgehendes Verständnis über die aktuellen Methoden und Konzepte zur Konfiguration von Produktions- und Logistiksystemen,- lernen die relevanten quantitativen Entscheidungsmodelle und einige praxisrelevante Lösungsalgorithmen kennen und - erlangen die Fähigkeit, das erlernte Wissen im Zuge der Entwicklung von Planungssystemen in der be-trieblichen Praxis umzusetzen.

Inhalte/Themen: Teil 1: EinführungTeil 2: Diskrete und kontinuierliche StandortplanungTeil 3: Konzepte der ProduktionsorganisationTeil 4: Leistungsanalyse mit WartschlangenmodellenTeil 5: Layout Planung Teil 6: Konfiguration von FließproduktionssystemenTeil 7: Konfiguration von InselproduktionssystemenTeil 8: Konfiguration von Flexiblen Fertigungssystemen


- Grundsätzliches Problemverständnis für die in den betriebswirtschaftlichen Funktionsbereichen Produktion und Logistik bestehenden Entscheidungsprobleme (u.a. Standort- und Potentialplanung, Produktionsprogrammplanung und Ressourceneinsatzplanung, Ablaufplanung, Produktionssteuerung).- Mindestens Grundkenntnisse in Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und quantitativen Methoden.


Deutsch



Bewertete Übungsaufgaben und Klausur am Veranstaltungsende


Vorlesungsstunden = 64 Stunden+ Zeit für Vor- und Nachbereitung der Lehrveranstaltung 84% der Lehrveranstaltung = 54 Stunden+ Zeit für Erstellen der Prüfungsleistung incl. Vorbereitungszeit = 32 Stunden= Durchschnittlicher Arbeitsaufwand = 150 Stunden

Modulnote:






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Master Mathematik


Literatur: - Askin, R. G. und C. R. Standridge, Modeling and Analysis of Manufacturing Systems, New York (Wiley) 1993.- Günther, H.-O. und H. Tempelmeier, Produktionsmanagement, 2. Aufl., Berlin (Springer) 1995.- Heragu, S., Facilities Design, Boston (PWS Publishing Company) 1997.- Kuhn, H., Modelle und Lösungsverfahren zur Konfigurationsplanung von Fließproduktionssystemen, in: Betriebswirtschaftliche Forschung und Praxis 53(2001)5, S. 199-211- Singh, N. und D. Rajamani, Cellular Manufacturing Systems: Design, Planning and Control, London (Chapman&Hall) 1996.- Tempelmeier, H. und H. Kuhn, Flexible Manufacturing Systems - Decision Support for Design and Operation, New York (Wiley) 1993.

Lehr- und Lernmethode: - Vorlesung- Übung

Bemerkung

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Master Mathematik


m.Publiziert82-021-SCM01-H-0507Logistik: Bestands- und Transportmanagement

Modulverantwortlicher: Kuhn Heinrich


5,00

Kompetenzen: Die Studenten- erhalten ein grundsätzliches Verständnis über die aktuellen Methoden im Logistik-Management,- lernen relevante Aspekte des Bestands- und Transportmanagements kennen und - erlangen die Fähigkeit, das erlernte Wissen in der betrieblichen Praxis umzusetzen.

Inhalte/Themen: Teil A: Einführung - Grundfragen der Logistik- Begriffliche Grundlagen- Gestaltungsprinzipien der LogistikTeil B: Bestandsmanagement- Losgrößenbestände - Systembestände- Sicherheitsbestände- Strukturelle Maßnahmen zum BestandsmanagementTeil C: Transportmanagement- Transportplanung- Packprobleme- Problem des kürzesten Weges- Rundreise- und Tourenplanung


Grundlagen im Operations Management und der Statistik


Deutsch



- Bewertete Übungsaufgaben: In der Semestermitte erhalten die Studenten ein Übungsblatt mit drei bis vier umfangreichen Aufgaben zum bis dahin behandelten Lernstoff. Als Anreiz wird ein Bonus von maximal 10% Bonus auf die erreichten Klausurpunkte gewährt.- Klausur: Am Veranstaltungsende wird der Lernstoff in einer 90 minütigen Klausur abgeprüft.


Vorlesung = 64 Stunden+ Übung = 64 Stunden+ Klausur und Klausurvorbereitung = 22 Stunden = Gesamtaufwand = 150 Stunden

Modulnote: Bewertete Übungsaufgaben und Klausur am Veranstaltungsende






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Master Mathematik


Literatur: - Arnold, U., Beschaffungsmanagement, 3. Aufl., Stuttgart (Schäffer-Poeschel) 1999.- Chopra, S. und Meindl P., Supply Chain Management: Strategy, Planning and Operation, 3. Aufl. 2006- Domschke, W., Logistik: Rundreisen und Touren, 4. Aufl., München (Oldenbourg) 1997.- Günther, H.-O. und H. Tempelmeier, Produktion und Logistik, 6. Aufl., Berlin (Springer) 2005.- Pfohl, H.-Ch., Logistiksysteme, 7. Aufl., Berlin (Springer) 2004.- Silver, E. A., Pyke, D. F. und R. Peterson, Inventory Management and Production Planning and Scheduling, 3. Aufl., New York (Wiley) 1998.- Tempelmeier, H., Bestandsmanagement in Supply Chains, 3. Aufl., Norderstedt (Books on Demand) 2010

Lehr- und Lernmethode: Vortrag und Übung

Bemerkung

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Master Mathematik


m.Publiziert88-105-MAT28-H-0212Markovketten



5,00


Inhalte/Themen: Homogene Markovketten mit abzählbarem Zustandsraum, Stationarität, Grenzwertsätze, Grundbegriffe zeitstetiger Markovketten



Deutsch









Management Science






Bemerkung

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Master Mathematik


m.Publiziert88-105-MAT29-H-0212Mathematische Statistik



5,00


Inhalte/Themen: Bedingter Erwartungswert, Prinzipien der Datenreduktion, Suffizienz, Invarianz, Likelihood-Prinzip und viele univariate und multivariate Anwendungen


Kenntnisse des Stoffes aus Integrationstheorie, Wahrscheinlichkeitstheorie, Angewandte Statistik


Deutsch









Management Science






Bemerkung

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Master Mathematik


m.Publiziert88-021-SCM02-H-0408Modellierung und Optimierung mit OPL



5,00

Kompetenzen: In dieser Veranstaltung lernen die Studenten reale Problemstellungen mittels mathematischer Modelle abzubilden und diese mit geeigneter Software am PC zu lösen. Im Zuge der Veranstaltung werden dazu verschiedene Mo-dellierungstechniken besprochen sowie Fragen der jeweiligen Anwendbarkeit geklärt.

Inhalte/Themen: - Folgende Themengebiete werden in der Veranstaltung behandelt: - Einführung in die Modellierung - Lineare Programmierung - Programmieren mit OPL Studio - Goal Programming - (Gemischt-) Ganzzahlige Programmierung - Constraint Programming

- Nach der Einführung in die Modellierung und lineare Programmierung folgt die Umsetzung dieser (und der noch folgenden) Modellierungstechniken in Programmen der Software "OPL Studio".


Grundsätzliches Problemverständnis für die in den betriebswirtschaftlichen Funktionsbereichen Produk-tion und Logistik bestehenden Entscheidungsprobleme (u.a. Organisationsprinzipien der Produktion, Produktionsprogrammplanung, Ressourceneinsatzplanung, Ablaufplanung und Produktionssteuerung).


Deutsch



Bewertete Übungsaufgaben und Klausur am Veranstaltungsende.



Modulnote:





eLearning-Angebot (URL):Literatur: Winston, W.: Operations Research - Applications and Algorithms. 4th

ed. (internat. student ed.), Belmont, Calif. (Duxbury), 2004.Lehr- und Lernmethode: Vorlesung mit Übungsaufgaben

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Master Mathematik


Bemerkung

RZA020 / 04.11.2014 13:28:44 / Seite 34 von 57

Master Mathematik


m.Publiziert88-105-MAT37-H-0512Nichtlineare Optimierung



5,00


Inhalte/Themen: Spezielle Probleme der nichtlinearen Optimierung.



Deutsch/Englisch


VL: 2 SWSUE: 1 SWS












Bemerkung

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Master Mathematik


m.Publiziert88-021-OM04-H-0408Operations Scheduling



5,00

Kompetenzen: Die Studenten- erhalten ein tiefgehendes Verständnis über die aktuellen Methoden und Konzepte der Ablaufplanung,- lernen die relevanten Aspekte der Ablaufplanung in Sachgüter- und Dienstleistungsunternehmen kennen und - erlangen die Fähigkeit, das erlernte Wissen im Zuge der Entwicklung von Ablaufplanungssystemen in der betrieblichen Praxis umzusetzen.

Inhalte/Themen: Teil 1: Modellierung von Scheduling-ProblemenTeil 2: Prioritätsregel-basierte Verfahren zur ReihenfolgeplanungTeil 3: ProjektplanungTeil 4: Ablaufplanung bei WerkstattproduktionTeil 5: Ablaufplanung bei Varianten-Fließproduktion Teil 6: Losgrößen- und Reihenfolgeplanung bei Mehrprodukt-Fließlinien Teil 7: Reservierungssysteme und Stundenplanerstellung Teil 8: Personaleinsatzplanung


- Grundsätzliches Problemverständnis für die in den betriebswirtschaftlichen Funktionsbereichen Produktion und Logistik bestehenden Entscheidungsprobleme (u.a. Organisationsprinzipien der Produktion, Produktionsprogrammplanung, Ressourceneinsatzplanung, Ablaufplanung und Produktionssteuerung).- Grundlagen der diskreten Optimierung


Deutsch



Bewertete Übungsaufgaben und Klausur am Veranstaltungsende (90 Minuten)


+ Vorlesungsstunden = 64 Stunden+ Zeit für Vor- und Nachbereitung der Lehrveranstaltung100% der Lehrveranstaltung = 64 Stunden+ Zeit für Erstellen der Prüfungsleistung incl. Vorbereitungszeit = 22 Stunden= Durchschnittlicher Arbeitsaufwand = 150 Stunden

Modulnote:





eLearning-Angebot (URL):Literatur: Pinedo, Planning and Scheduling in Manufacturing and Services, Berlin

(Springer) 2005.Lehr- und Lernmethode: - Vorlesung im Stil "Lecture and Discussion"

- Übung

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Master Mathematik


Bemerkung

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Master Mathematik


m.Publiziert88-105-MAT32-H-0212Partielle Differentialgleichungen



5,00


Inhalte/Themen: Lineare und quasilineare Gleichungen erster Ordnung; Cauchy-Problem; elliptische, hyperbolische und parabolische Gleichungen zweiter Ordnung



Deutsch
















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Master Mathematik


m.Publiziert88-105-MAT33-H-0212Regressionsmodelle



5,00


Inhalte/Themen: Lineare, nicht-lineare, verallgemeinerte Regressionsmodelle, Versuchsplanung und Anwendungen


Kenntnisse des Stoffes aus Wahrscheinlichkeitstheorie, Angewandte Statistik


Deutsch









Management Science, Lehramt Mathematik Gymnasium






Bemerkung

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Master Mathematik


m.Publiziert82-105-I-SAI-H-0610Seminar Angewandte Informatik



5,00

Kompetenzen: Vertieftes Verständnis und Bewertung aktuellerwissenschaftlicher Forschungsbeiträge derAngewandten Informatik,Fähigkeit, die wesentlichen Inhalte unter Verwendungvisueller Hilfsmittel darzustellen und vorzutragen

Inhalte/Themen: Wechselnde Themen aus dem Bereich derAngewandten Informatik



Deutsch


Seminar (2 SWS)


Vortrag, schriftliche Ausarbeitung


Teilnahme: 1 ECTSVorbereitung des Vortrags: 2,5 ECTSErstellung der Ausarbeitung: 1,5 ECTS

Modulnote: Bewertung des Vortrags (75 %)Bewertung der Ausarbeitung (25 %)


BA Mathematik, BA Wirtschaftsmathematik, BAGeographie




Inhalte der Module I-E1, I-AI



Bemerkung

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Master Mathematik


m.Publiziert88-021-SCM03-H-0408Seminar zum Supply Chain Management



5,00

Kompetenzen: In dieser Veranstaltung sollen die Studenten sich mit den Grundlagen des wissenschaftlichen Arbeitens vertraut machen und diese vertiefen. Ziel ist zudem die gezielte, themenspezifische Anleitung zum Verfassen der eigenen Seminararbeit.

Inhalte/Themen: - Grundlagen des wissenschaftlichen Arbeitens- Wissenschaftliche Problemlösung und Kommunikation- Sozialwissenschaftliche Forschungsmethoden- Spezifische individuelle Forschungsergebnisse


Vertiefendes Bachelor-Studium in Produktion und Logistik


Deutsch



Verfassen einer Seminararbeit und Präsentation der Ergebnisse



Modulnote:





eLearning-Angebot (URL):Literatur: Wird im Seminar bekannt gegeben

Lehr- und Lernmethode: - Workshop- Diskussion- Präsentation

Bemerkung

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Master Mathematik


m.Publiziert88-105-MAT39-H-0512Signalverarbeitung



5,00


Inhalte/Themen: Vertiefte Behandlung spezieller Probleme der numerischen Signalverarbeitung, wie etwa numerische Filter, Fourieranalyse oder Wavelet-Transformationen.



Deutsch/Englisch


VL: 2 SWSUE: 1 SWS












Bemerkung

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Master Mathematik


m.Publiziert82-021-SCM04-H-0507Simulation mit Arena

Modulverantwortlicher: Kuhn Heinrich


5,00

Kompetenzen: Die Studenten erlernen- das notwendige methodische Wissen für das selbständige Durchführen von Simulationsstudien- und die praktische Anwendung eines Simulationspakets wie Arena

Inhalte/Themen: - Grundlagen der Simulation- Quantitative Modellierung (u. a. Auswahl geeigneter Wahrscheinlichkeitverteilungen)- Analyse von Simulationsergebnissen- Strukturelle Modellierung und Implementierung von Simulationsmodellen


- Wahrscheinlichkeitsrechnung und Wahrscheinlichkeitsverteilungen- Deskriptive und induktive Statistik


Deutsch



Bewertet werden eine abzugebende Übungsaufgabe (quantiative Prozess-Modellierung und statistische Anpassungstests), die schriftliche Ausarbeitung zur Fallstudie, die erstellten Simulationsmodelle sowie die abschließende Präsentation.Die Gewichtung ist wie folgt:- Übungsaufgabe zu den theoretischen Grundlagen (muss bestanden werden)- Schriftliche Ausarbeitung und Simulationsmodelle (70%)- Präsentation (30%)


+ Vorlesungsstunden = 32 Stunden+ Zeit für Vor- und Nachbereitung der Lehrveranstaltung100% der Lehrveranstaltung = 32 Stunden+ Bearbeitung der Übungsaufgabe = 6 Stunden+ Erstellen der Simulationsmodelle, Ausarbeitung undabschließenden Präsentation = 80 Stunden= Durchschnittlicher Arbeitsaufwand = 150 Stunden

Modulnote: - Übungsaufgabe zu den theoretischen Grundlagen- Schriftliche Ausarbeitung und Simulationsmodelle- Präsentation





eLearning-Angebot (URL):Literatur: - Kelton, W. D., R. P. Sadowski und D. T. Sturrock, Simulation with

Arena, 3. Aufl., Boston (McGraw-Hill) 2003.- Law, A. M. und W. D. Kelton, Simulation Modeling and Analysis, 4. Aufl., Boston (McGraw-Hill) 2007.

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Master Mathematik


Lehr- und Lernmethode: - Vorlesung- Übung- Bearbeitung einer Fallstudie- Präsentation der Ergebnisse der Fallstudie

Bemerkung

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Master Mathematik


m.Publiziert88-105-MAT23-H-0212Statistische Entscheidungstheorie



5,00


Inhalte/Themen: Statistische Entscheidungstheorie, Bayes Verfahren, Minimax Verfahren, Neyman-Pearson Testtheorie und viele univariate und multivariate Anwendungen



Deutsch









Management Science






Bemerkung

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Master Mathematik


m.Publiziert88-021-MG04-H-0408Statistische Prognoseverfahren

Modulverantwortlicher: Küsters Ulrich


5,00

Kompetenzen: In der Vorlesung wird ein Überblick über die wichtigsten Prognoseverfahren, wie sie in der Betriebswirtschaftslehre vor allem im Marketing, Logistik und in der Produktion benötigt werden, vermittelt. Im Prognosepraktikum werden grundlegende Prognoseverfahren anhand praktischer Fälle aus der Absatzprognostik und Lagerhaltung mit Hilfe des statistischen Prognosesystems Forecast Pro XE bzw. der Statistik-Software-Umgebung R eingeübt.

Inhalte/Themen: Vorlesung:1. Übersicht 2. Prognoseevaluation3. Elementare Prognosemethoden4. Exponentielle Glättungsverfahren5. Grundzüge von ARIMA-Modellen6. Regressionsmodelle und dynamische Regressionsmodelle7. Miszellen

Blockübung (Prognosepraktikum):1. Fallstudie exponentielle Glättung2. Fallstudie Box-Jenkins-Modelle3. Fallstudie Interventionsmodellierung4. Absatzprognose einer Produkthierarchie 5. Prognose sporadischer Absätze


- Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler- Statistik I + II


Deutsch



Klausur (90 Minuten), im Prüfungszeitraum (zwei Wochen nach Veranstaltungsende)


Vorlesungs- und Übungsstunden = 56 Stunden+ Zeit für Vor- und Nachbereitung der Lehrveranstaltung 100% der Lehrveranstaltung = 56 Stunden+ Zeit für Erstellen der Prüfungsleistung inkl. Vorbereitungszeit = 38 Stunden= Durchschnittlicher Arbeitsaufwand = 150 Stunden

Modulnote:






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Master Mathematik


Literatur: Hauptquellen:- Küsters, U. (2009): Statistische Prognoseverfahren für Betriebswirte (Foliensatz). KUE/WFI, - Stellwagen, E. und Goodrich, R.L. (2008): Forecast Pro for Windows. Business Forecast Systems, Inc., Belmont, MA, USA.

Weitere Quellen:- Makridakis S., Wheelwright, S. C. und Hyndman, R. L. (1998): Forecasting, Methods and Applications. 3te Auflage. Wiley. - Mertens, P. und Rässler, S. (Hrsg., 2005): Prognoserechnung. Sechste, völlig neu bearbeitete und erweiterte Auflage. Physica-Verlag, Heidelberg.

Lehr- und Lernmethode: Wöchentliche Vorlesung, ergänzt durch vier 8 std. Blockübungen im Computer-Pool (Prognosepraktikum)

Bemerkung

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Master Mathematik


m.Publiziert88-021-MG02-H-0408Stochastische Modelle



5,00

Kompetenzen: Die Studenten- erhalten ein tiefgehendes Verständnis über die Methoden der fortgeschrittenen analytischen sto-chastischen Modellierung,- lernen weiterführende Modelle zur Analyse von Produktions- und Dienstleistungssystemen kennen und - erlangen die Fähigkeit, das erlernte Wissen in wissenschaftlichen Forschungsprojekten umzusetzen.

Inhalte/Themen: - Teil 1: Grundlagen der stochastischen Modellierung - Einführung, Anwendungen, Modellbildung, Wahrscheinlichkeiten, Zufallsvariablen - Theoretische Verteilungen: Binomial-, Geometrische-, Poisson-, Gamma-, Weibull-, Phasen-Verteilungen - Diskrete Markow-Ketten - Markow-Ketten in kontinuierlicher Zeit, Geburts- und Sterbeprozess

- Teil 2: Warteschlangentheorie - Little´s-Gesetz, Pradoxon der Wartezeit, M/M/1-Modell, M/M/c-Modell - M/M/1/K-Modell, M/M/1/K/K-Modell, Mittelwertanalyse: M/G/1-Modell, G/G/1-Modelle Mehrkunden Modelle - Offene Warteschlangennetzwerke: Theorem von Jackson, Netze mit Warteraumbeschränkungen - Geschlossene Warteschlangennetzwerke: Mittelwert-Analyse (MVA), Faltungs-Algorithmen


- Kenntnisse im Operations Management und Management Science - Kenntnisse in Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung


Deutsch



Klausur (90 Minuten), im Prüfungszeitraum (zwei Wochen nach Veranstaltungsende)


Vorlesungsstunden = 64 Stunden+ Zeit für Vor- und Nachbereitung der Lehrveranstaltung 84% der Lehrveranstaltung = 54 Stunden+ Zeit für Erstellen der Prüfungsleistung incl. Vorbereitungszeit

= 32 Stunden= Durchschnittlicher Arbeitsaufwand = 150 Stunden

Modulnote:





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Master Mathematik


eLearning-Angebot (URL):Literatur: Hauptquelle:

- Kuhn, H. und Manitz, M. (2006): Stochastische Modelle, Methoden zur Leistungsanalyse von Sach- und Dienstleistungssystemen, bisher nicht veröffentlichtes Manuskript, Ingolstadt und Köln, Oktober 2006.

Weitere Quellen:- Allen, A.O. (1990): Probability, Statistics, and Queueing Theory, 2. Ed., Orlando (Academic Press). - Bolch, G. (1989): Leistungsbewertung von Rechnersystemen mittels analytischer Warteschlangenmodelle, Stuttgart (Teuber). - Buzacott, J.A. und Shanthikumar, J.G. (1993): Stochastic Models of Manufacturing Systems, Englewood Cliffs (Prentice Hall). - Gross, D. und Harris, C.M. (1998): Fundamentals of Queueing Theory, 3nd Ed., New York (Wiley). - Hübner, G. (2003): Stochastik, 4. Aufl., Braunschweig (Vieweg). - Kleinrock, L. (1975): Queueing Systems, Volume I: Theory, New York (Wiley). - Ross, S.M. (1997): Introduction to Probability Models, 6th Ed., Boston (Academic Press).

Lehr- und Lernmethode: - Vorlesung- Übung

Bemerkung

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Master Mathematik


m.Publiziert88-105-MAT34-H-0212Stochastische Prozesse



5,00


Inhalte/Themen: Poisson-Prozesse, Erneuerungsprozesse, Punktprozesse, Anwendungen in der Versicherungsmathematik



Deutsch









Management Science






Bemerkung

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Master Mathematik


m.Publiziert88-105-MAT25-H-0212Topologie



5,00


Inhalte/Themen: Topologische Räume, stetige Funktionen, Sätze von Urysohn und von Tychonoff, Kompaktifizierung, Metrisierbarkeit, zusammenhängende Räume



Deutsch
















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Master Mathematik


m.Publiziert88-050-UNG-GM-3-H-0610Umweltmonitoring

Modulverantwortlicher: Cyffka Bernd


5,00

Kompetenzen: • Fähigkeit, Grundlagen des Umweltmonitoring, entsprechender Planungsaufgaben und Problemstellungen zu erläutern• Kenntnis von Methoden im Umweltmonitoring und Fähigkeit der Anwendung• Fähigkeit zum eigenständigen, wissenschaftlichen Arbeiten• Fähigkeit zur Formulierung und Präsentation wissenschaftlicher Aspekte

Inhalte/Themen: Umweltmonitoring ist die regelmäßige, systematische Beobachtung von naturwissenschaftlichen Bereichen mittels ökologischer Parameter. Dazu gehören auch umweltrelevante Planungsaufgaben und Problemstellungen sowie die wissenschaftliche Begleitung von Umweltprojekten (z.B Renaturierung der Donauauen, ökologisches Flächenmanagement und Landschaftspflege in kirchlicher Verantwortung – u.a. Kloster Benediktbeuern, Kloster Plankstetten).Übergeordnetes Ziel ist die langfristige Erfassung umwelt- und naturschutzrelevanter Veränderungen in z.B. Landschaft, Boden, Vegetation, Wasser und Artenvielfalt. Landschaft und Artenvielfalt können so mit Hilfe von Messtechnik oder anderen Mitteln beobachtet und kartiert werden, wobei auch Augenmerk auf sozioökonomische Faktoren gelegt wird und Umweltmornitoring als wichtige Grundlage für nachhaltige Planung und Entwicklung. Wie die Informationen erfasst, gespeichert, verarbeitet und ausgewertet werden, soll zudem Gegenstand des Moduls sein.Vermittelt werden weiterhin:• methodische Ansätze zur Erfassung und Bewertung der Belastung der Umwelt• Vor- und Nachteile von Umweltbeobachtungsnetzen mit sektoralen und ökosystemaren Ansätzen• Kenntnisse in der Methodik der Grenzwertableitung• die Fähigkeit zur Identifikation, Quantifikation und Bewertung von Umweltbelastungen• die Möglichkeiten und Grenzen des Biomonitoring (aktiv vs. passiv)• Kenntnisse über Messnetze zur Umweltbeobachtung (national/international, sektoral/ökosystemar)• Kenntnisse über Emissions-/ Immissions-/ Wirkungskataster• Kenntnisse über Grenz-, Richt- und Orientierungswerte (national/international)• Fähigkeiten zur ökologischen Bewertung von Schadstoffbelastungen anhand von Fallstudien


Keine


Deutsch


Vorlesung „Umweltmonitoring“ (1 SWS) Seminar und/oder Exkursionen „Umweltmonitoring in Forschung und Praxis“(2 SWS)


Regelmäßige Teilnahme im Seminar und/oder ExkursionMind. mit ausreichend bewertete, schriftliche Hausarbeit und/oder ein Referat aus dem Themenbereich der Vorlesung, des Seminars oder einer Exkursion

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Master Mathematik



Vorlesung: Teilnahme mit Vor- und Nachbereitung (1,0 ECTS-Punkte)Seminar insgesamt 4,0 ECTS-Punkte, davon: regelmäßige Teilnahme 1,0 ECTS-Punkte; Vor- und Nachbereitung von Präsentationen in Teamarbeit 1,0 ECTS-Punkte, Referat und/oder Hausarbeit 2,0 ECTS-Punkte

Modulnote: Modulnote ergibt sich aus der Bewertung des Referats oder der schriftlichen Hausarbeit (wird zu Semesterbeginn bekanntgegeben)







Bemerkung

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Master Mathematik


m.Publiziert88-105-MAT35-H-0512Wissenschaftliches Rechnen I



5,00

Kompetenzen: Gründliches vertieftes Verständnis der Probleme, Definitionen und Beweistechniken, sowie selbständiges Lösen von komplexen Rechen-, Anwendungs- und Beweisaufgaben aus dem Themenspektrum des Moduls.

Inhalte/Themen: Vertiefte Behandlung von speziellen Problemen der numerischen Mathematik und des wissenschaftlichen Rechnens.



Deutsch/Englisch


VL: 2 SWSUE: 1 SWS












Bemerkung

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Master Mathematik


m.Publiziert88-105-MAT36-H-0512Wissenschaftliches Rechnen II



5,00

Kompetenzen: Gründliches vertieftes Verständnis der Probleme, Definitionen und Beweistechniken, sowie selbständiges Lösen von komplexen Rechen-, Anwendungs- und Beweisaufgaben aus dem Themenspektrum des Moduls.

Inhalte/Themen: Vertiefte Behandlung von ausgewählten Kapiteln des wissenschaftlichen Rechnens.



Deutsch/Englisch


VL: 2 SWSUE: 1 SWS












Bemerkung

RZA020 / 04.11.2014 13:28:44 / Seite 55 von 57

Master Mathematik


m.Publiziert82-949-WWS05-H-0209Zeitreihenanalyse



5,00

Kompetenzen:

Inhalte/Themen: Die Studenten erlernen· wie die im Kurs "Statistische Prognoseverfahren" darge-stellten Methoden theoretisch begründet werden, · wichtige konzeptionelle und theoretische Erweiterungen, wie man sie beispielsweise in der Kapitalmarkttheorie und zur Schätzung von Marktreaktionsfunktionen im Marketing benötigt,· die Anwendung der Verfahren mit Hilfe einer statistischen Softwareumgebung wie R.1.ARIMA-Modelle (Box-Jenkins-Modelle)a.

Modelleb. Schätzung c. Unit-Root-Tests (Bestimmung der Integrationsordnung d)d. Modellidentifikation (Bestimmung der Ordnungsparameter p und q)e. Modellevaluation und Residuendiagnostikf. Prognoseformeln und Konfidenzintervalle2.

Saisonale ARIMA-Modelle3. ARIMA-Modelle und Regressiona.Interventionsmodelleb. Transferfunktionen c.Ausreißerdiagnostik 4. Strukturkomponenten- und

Zustandsraummodelle a. Bayesianische dynamische lineare Modelleb. Exponentielle Glättungsmodelle als Zustandsraummodelle5.Co-Integration6.ARCH- und GARCH-Modelle


Polyvalentes Sockelstudium im Fach Mathematik; Modul "Einführung in die Stochastik"


Deutsch


Vorlesung (2 SWS) Übung (2 SWS)


regelmäßige Teilnahme bzw. äquivalente Auseinandersetzung mit den Inhaltenmindestens mit ausreichend bewerteter Leistungsnachweis (Klausur)


Regelmäßige Anwesenheit Vorlesung/ Übung 2 ECTS-PunkteVor- und Nachbereitung 2 ECTS-PunkteVorbereitung Klausur 1 ECTS-Punkt

Modulnote: Klausurnote 1/1





Daten und Regressionsanalyse bzw. Statistische Prognoseverfahren



Bemerkung

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Master Mathematik


RZA020 / 04.11.2014 13:28:44 / Seite 57 von 57

Master Mathematik - Sozialinformatik...82-021-IFM05-H-0507 Customer Relationship Management:...

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