Lernziele / Kompetenzen: Nach dem Besuch dieses Moduls sind die Studierenden inder Lage, die wesentlichen Grundlagen der Differenzial-und Integralrechnung und der linearen Algebra sowie der deskriptiven Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie auf praktische betriebswirtschaftliche Fragestellungen anzuwenden und dieErgebnisseimSachkontextzubewerten.SiebearbeitenProblemstellungenaus betriebswirtschaftlichenBereicheneigenständigmithilfeentsprechendermathematischerund statistischer Modelle und ggf. geeigneter Software. DieStudierenden können sich insbesondere in denÜbungseinheiteninkleinerenGruppenüberdiezubehandelndenProblemstellungen austauschen.Durch den Besuch dieses Moduls erkennen die Studierenden die Notwendigkeit eines Zusammenspiels von mathematischen undstatistischen Fertigkeiten und betriebswirtschaftlichem
Verständnis.
Inhalte: Praxisorientierte Vermittlung der Grundlagen folgender Bereiche: •Elementare ökonomische Funktionen •Differenzial-und Integralrechnung •Grundlagen deskriptiver Statistik: Häufigkeiten,Lageparameter, Streuungsparameter, Histogramm, Verteilungsfunktionen,Kontingenztabellen, Chi-Quadrat •Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung:diskrete und stetige Zufallsvariablen, Erwartungswert und Varianz, Dichtefunktionen •Lineare Algebra undMatrizen Eingesetzte Methoden der Betriebswirtschaftslehre: •Modelle und Methoden der Analyse(Forschungs-und Analysemodelle): EingehendeUntersuchungökonomischer Funktionen und ihrer Änderungsraten,
Learning Objectives / Competencies: After attending this module, students will be able to apply the essential basics of differential and integral calculus and linear algebra as well as descriptive statistics and probability theory to practical business problems and to evaluate the results in a factual context. They work independently on problems from business management areas with the help of appropriate mathematical and statistical models and, if necessary, suitable software. The students are able to discuss the problems to be dealt with in smaller groups, especially in the exercise units. By attending this module, students recognize the necessity of an interplay of mathematical and statistical skills and business understanding.
Contents: Practical instruction in the fundamentals of the following areas:
Elementary economic functions
Differential and integral calculus
Basics of descriptive statistics: frequencies, location parameters, dispersion parameters, histogram, distribution functions, contingency tables, chi-square
Fundamentals of probability theory: discrete and continuous random variables, expected value and variance, density functions
Linear algebra and matrices
Methods:
Models and methods of analysis (research and analytical models): In-depth study of economic functions and their rates of change, Matrices calculus
Quantitative-Empirical Methods (Comparative - statistical, mathematical method, data analysis): Gaussian algorithm, Poisson distribution
Qualitative-interpretative methods (expert interview, surveys, standardized surveys): Interpretation of solutions in a factual context, discussions
Teaching and learning methods:
Seminar-based teaching
Self-directed learning
Literature:
Helge Röpcke, Markus Wessler: Wirtschaftsmathematik (Hanser)
Sandro Scheid, Stefanie Vogl: Data science (Hanser)