eventFundamentals of Statistics with Introduction to Kalman Filters for Technical, Economical and Biological Systems (V)
person Paolo Mercorelli

Nächster Termin: Am 12. Oktober um 18:15 Uhr

Termine

wöchentlich | Montag | 18:15 - 19:45 | 12.10.2026 - 29.01.2027 | C 40.106 Konrad-Zuse-Raum

Studienplankontext

Kombinierte wissenschaftliche Arbeit
presentation during seminar (25%)
report on seminar project (software) (75%)
Prüfungstermin: Mittwoch, 31.03.2027
Wiederholungstermin: Zu dieser Prüfung wird kein Wiederholungstermin angeboten, da sie didaktisch untrennbar mit einer der zugeordneten Lehrveranstaltungen verbunden ist. Die Wiederholung der Prüfungsleistung ist somit erst bei erneutem Modulangebot möglich.
Anzeige von Anmeldebeginn und -ende systembedingt. Selbständige Anmeldung nur zum Prüfungstermin und nicht zum Wiederholungstermin möglich.

Organisatorisches

Vorlesung
Vollständig Präsenz
2
zentrales Losverfahren im Cluster (mit Teilnehmerbegrenzung)
15

Anmeldung

zentrales Losverfahren im Cluster (mit Teilnehmerbegrenzung)

Die Anmeldung beginnt erst am 02.10.2026 um 08:00 Uhr. Sie endet am 12.10.2026 um 23:59 Uhr.

Diese Veranstaltung gehört zum Cluster »Komplementärstudium«.

In diesem Cluster ist während der Losphasen eine Wahlmöglichkeit zugelassen.
Und in der Entscheidungsphase 3 Wahlmöglichkeiten.

Personen

Inhaltliches

Englisch
Fundamentals of Statistics with Introduction to Kalman Filters for Technical, Economical and Biological Systems
Methodenorientiert - naturwissenschaftlich
Nachhaltigkeitsorientiert

This course is designed to provide a foundational understanding of statistics with a particular focus on applying statistical concepts to the Kalman filter, which is widely used in fields like signal processing, control systems, and machine learning. The course will cover essential statistical methods and their applications, culminating in the introduction of the Kalman filter and its mathematical framework.Applications for technical, economical and biological systems.

By the end of this course, students will:
1. Understand fundamental concepts in statistics, including probability, distributions, hypothesis testing, and regression.
2. Learn key statistical techniques such as estimation, maximum likelihood, and least squares fitting.
3. Gain an understanding of the Kalman filter, its mathematical foundation, and its application to time-series data.
4. Develop the skills to implement the Kalman filter in practical applications.


Prüfungsinformationen zum Komplementärstudium finden Sie unter: http://www.leuphana.de/college/studium/ks.html

Evaluation

Die Lehrveranstaltung ist derzeit nicht zur Evaluation angemeldet.

Weitere Informationen zur Lehrevaluation: https://www.leuphana.de/lehre/qualitaetsmanagement/evaluation/lehrveranstaltungsevaluation.html

DE | EN
IMPRESSUM
GET SUPPORT!