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Überblick und FAQ

Generelle Bemerkung:
Um den größten Lerneffekt zu erzielen, sollten Sie sich Notizen zu den Videos machen. Machen Sie sich zu jedem Thema, basierend auf dem Foliensatz und den im Video gemachten Bemerkungen eine Übersicht, die Ihnen wohlgeordnet erscheint. Stellen Sie sich vor, Sie müssten den Inhalt jemand anderem vorstellen oder ihn in einem oder zwei Jahren nocheinmal schnell wiederholen. Stellen Sie sich vor, Ihre Notizen seien die Grundlage dafür. Anstreichen und markieren reicht (in der Regel) dafür nicht aus. Sie können sich dazu auch mit anderen zusammentun, um das Gelernte zu wiederholen.

Es bietet sich auch an, die angegebene Literatur zu konsultieren, Wikipedia Artikel zu den Themen zu lesen oder andere Quellen anzuschauen, um ein umfassendes Bild zu erhalten.

Nutzen Sie für Ihre Vorbereitung im Studium alle Ihnen zur Verfügung stehenden Ressourcen. Das ist ein wichtiger Bestandteil erfolgreichen Studierens. Hilfreich für eine optimale Vorbereitung für kommende Klausuren ist sicherlich das Memo und die Checkliste von Prof. Richard M. Felder an seine Studenten (pdf, en)

Felder, Richard M. "MEMO: To students who have been disappointed with their test grades." Chemical Engineering Education 33.2 (1999): 136-137
Ich dachte, das ist ein Mathe-Vorkurs, muss ich dafür und für das Studium Programmieren lernen?

Um den mathematischen Schulstoff zu wiederholen können Sie Übungen in R oder Python bearbeiten: einerseits wiederholen Sie dabei die Schulmathematik anhand der Videos und andererseits arbeiten Sie sich in die Programmiersprachen ein.

Sie müssen nicht Programmieren lernen. Sie können es jedoch, wenn Sie wollen. Und: Es ist zu empfehlen. Wir sind überzeugt: Sie werden davon profitieren. Sei es für das empirische, wissenschaftliche Arbeiten oder in Ihrem späteren Berufsleben, der Umgang mit Daten und deren Analyse ist allgegenwärtig. Ganz zuschweigen von den Effizienzgewinnen, die Sie haben, wenn Sie es verstehen repetitive Aufgaben am Computer zu automatisieren. Das Thema BigData und Datenkompetenz sind nicht ohne Grund in aller Munde.

Mit den kurzen Einführungen in Python und R bieten wir Ihnen die Möglichkeit zwei Fliegen mit einer Klappe zu schlagen. So können Sie die Wiederholung der mathematischen Konzepte aus der Schule anhand von kurzen Programmieraufgaben bewerkstelligen.
Warum Python und R?

Beide Programmiersprachen sind OpenSource - der Quellcode ist für alle offen einsehbar. Der Vorteil: Sie brauchen keine kostenpflichtigen Lizenz um die Software zu kaufen. Beide Programmiersprachen bieten einen enormen Fundus an statistischen Modulen und Paketen zur Datenanalyse. Sie werden von Wissenschaftlern und Anwendern auf der ganzen Welt gepflegt und geschätzt. Um andere statistische Software Pakete zu erlernen bietet das Lehrangebot der Fakultät, aber auch das ZDV diverse Kurse an, in denen Sie die Möglichkeit haben auch den Umgang mit propriäterer Software zu erlernen.
Gibt es eine Reihenfolge, in der die Videos angeschaut werden sollen?

Nein. Schauen Sie sich die Videos an, die Sie interessieren. Falls Sie Lücken bemerken beim Durcharbeiten, können Sie jederzeit ein Video zu einem anderen Thema anschauen. Falls Sie alle Themenfelder bearbeiten möchten, ist dies unser Vorschlag für die Reihung:
  1. Logik
  2. Mengen
  3. Algebra
  4. Brüche
  5. Prozentrechnung
  6. Relationen
  7. grundlegende Beweisstrukturen
  8. Binomialkoeffizient und binomischer Lehrsatz
  9. Kombinatorik -- Permutationen
  10. Kombinatorik -- Zählkonzepte
  11. Potenzen
  12. Logarithmen
  13. Ungleichungen
  14. Intervalle
  15. Absolutwert
  16. Gleichtungen
  17. Funktionen
  18. Polynome
  19. Gebrochenrationale Funktionen
  20. Inverse, verkettete und implizite Funktionen
  21. Folgen
  22. Reihen
  23. Zinsrechnung
  24. Komplexe Zahlen
Ich habe einen Fehler entdeckt, an wen muss ich mich wenden?
Bitte schreiben Sie eine kurze Email an Constantin Hanenberg, so dass der Fehler behoben werden kann.
"Da fehlt was!" oder "Ich habe einen Verbesserungsvorschlag", an wen kann ich mich wenden?
Bitte schreiben Sie eine kurze Email an Constantin Hanenberg, so dass Ihr Anliegen umgehend geprüft werden kann.
Ich kann die Videos ansehen, aber ich höre nichts.
Höchst wahrscheinlich nutzen Sie einen MacPC und Safari zum Abspielen der Videos. Die Videos sind im MP4 Format, wobei die Audiospur mit dem libmp3lame Standard kodiert ist. Wenn Sie keinen Ton hören, installieren Sie diesen Codec auf ihrem Gerät. Treten noch immer Probleme auf, schreiben Sie bitte eine Email an Constantin Hanenberg unter Angabe des Videos, ihrem Betriebssystem und Browser.
Ich habe eine Frage zu einem der Themenfelder, wem kann ich diese Frage stellen?
Sie können einen Kommentar unter dem jeweiligen Video hinterlassen, denn möglicherweise ist die Frage auch für andere Studenten von Interesse. Sie können außerdem eine Email an Constantin Hanenberg schicken, falls Sie die Frage nicht öffentlich stellen wollen.
Wer ist verantwortlich für die Seite?
Ansprechpartner für alle Fragen rund um diese Seite ist:
Constantin Hanenberg, MSc.
Eberhard Karls Universität Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Fakultät
Abteilung Statistik, Ökonometrie und empirische Wirtschaftsforschung
Sigwartstraße 18.
72076 Tübingen
Tel: +49 7071 29 78165
Fax: +49 7071 29 5546
www.wiwi.uni-tuebingen.de
http://www.facebook.com/tuemetrics


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