| Modulnummer - Modultitel | Niveau | | |
| 725 - Versuchsplanung | Semester | 4 und 6 |
Credits | 5 |
| Modulverantwortliche:r | SWS | 4 |
| Prof. Dr.-Ing. Jörg Reuter | Sprache | Deutsch |
| Modulart | | | |
| Dauer und Häufigkeit | 1 Semester; jährlich |
| Arbeitsaufwand | Gesamtzeit: 150 h, davon - Präsenz-Kontaktzeit: 56 h
- Online-Kontaktzeit: 0 h
- Selbststudium: 94 h
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| Voraussetzungen für die Teilnahme | empfohlen: Mathematik |
| Lernergebnisse | Die Studierenden können mithilfe von Tabellenkalkulationsprogrammen und Versuchsplanungs-Software - geeignete Versuchspläne auswählen und aufstellen,
- Versuche systematisch durchführen,
- Ergebnisse statistisch auswerten, bewerten und visualisieren sowie
- Regressionsmodelle erstellen, validieren und anwenden.
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| Kompetenzbereiche | | |
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| Lehr- und Lernformen | Präsentation, Software-Anwendung, Laborversuche |
| Art der Lehrveranstaltung, SWS | - 3 SWS seminaristische Vorlesung
- 1 SWS Laborpraktikum
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| Lehrinhalte | - statistische Grundlagen: Streuung, Wahrscheinlichkeitsnetze, Ausreißer, Normalverteilung, Schätzwerte, Vertrauensbereiche, Signifikanz, Regression
- Konzepte: Faktortypen, Faktorstufen, Wechselwirkung, Wiederholung, Blockbildung, Randomisierung, Vermengung, Auflösung
- Vorgehensweise bei Konzeption, Vorbereitung, Durchführung, Auswertung von Versuchen und Anwendung der Ergebnisse
- Mittelwertvergleich
- vollständige und fraktionelle faktorielle Versuchspläne
- zentral zusammengesetzte Versuchspläne
- Kontrollverfahren
- Auswertung und graphische Darstellung
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Voraussetzung für die Vergabe von Credits, Benotung | - Gruppenprojekt mit Präsentation (30 %)
- mündliche Prüfung (70 %)
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Verwendbarkeit des Moduls | Gemäß Studien- und Prüfungsordnung – B.A. Betriebswirtschaftslehre berufsbegleitend |
Literatur und Lehr-Lern-Materialien | Wilhelm Kleppmann. Versuchsplanung. Produkte und Prozesse optimieren. 10. Auflage. Carl Hanser Verlag, 2020. DOI: 10.3139/9783446463974. |
Module title and summary | Design of Experiments - Dispersion, probability plots, outliers, normal distribution, estimators, confidence intervals, significance, regression
- Factor types, factor levels, interaction, replication, blocking, randomisation, confounding, resolution
- Design, preparation, realisation, and evaluation of experiments; application of results
- Comparison of means
- Complete and fractional factorial designs
- Central composite designs
- Checking methods
- Evaluation and graphical representation
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