Empirische Daten im Verkehrswesen
- Typ: Vorlesung / Übung (VÜ)
- Lehrstuhl: KIT-Fakultäten - KIT-Fakultät für Bauingenieur-, Geo- und Umweltwissenschaften
- Semester: WS 21/22
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Ort:
10.50, Raum 702
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Zeit:
18.10.2021
10:00 - 11:30 wöchentlich
25.10.2021
10:00 - 11:30 wöchentlich
08.11.2021
10:00 - 11:30 wöchentlich
15.11.2021
10:00 - 11:30 wöchentlich
22.11.2021
10:00 - 11:30 wöchentlich
29.11.2021
10:00 - 11:30 wöchentlich
06.12.2021
10:00 - 11:30 wöchentlich
13.12.2021
10:00 - 11:30 wöchentlich
20.12.2021
10:00 - 11:30 wöchentlich
10.01.2022
10:00 - 11:30 wöchentlich
17.01.2022
10:00 - 11:30 wöchentlich
24.01.2022
10:00 - 11:30 wöchentlich
31.01.2022
10:00 - 11:30 wöchentlich
07.02.2022
10:00 - 11:30 wöchentlich
- Beginn: 18.10.2021
- Dozent: Dr.-Ing. Martin Kagerbauer
- SWS: 2
- LVNr.: 6232901
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Hinweis:
Präsenz
Inhalt | Lernziele Die Vorlesung vermittelt einen Überblick über Erhebungensarten im Verkehrswesen. Weiterhin werden Kenntnisse zu statistischen Auswertungsverfahren für Daten aus Möbilitätserhebungen vermittelt. Inhalt Verkehrserhebungen dienen zur Ermittlung planungsrelevanter Grundlagendaten. Das Spektrum möglicher Fragestellungen und damit adäquater Erhebungen ist sehr breit. Die derzeitigen Anforderungen an Planung haben dazu geführt, dass sich das Erkenntnisziel von Verkehrserhebungen verschoben hat: Das quantitative Beschreiben des Verkehrsgeschehens wird mehr und mehr ergänzt um die Erforschung der Ursachen und inneren Zusammenhänge des Verkehrsgeschehens. Hierdurch haben sich sowohl die Anforderungen an das Datenmaterial als auch die Methoden selbst verändert und weiterentwickelt. Die Auswertung komplexer Datensätze spielt heutzutage in vielen Fachrichtungen eine große Rolle, so auch die Analyse erhobener Daten im Verkehrswesen. Dabei ist die statistische Verarbeitung großer Datenmengen manuell kaum noch realisierbar und inhaltlich so komplex, sodass spezielle Software eingesetzt werden muss.
Für alle statistischen Verfahren der Vorlesung werden entsprechende Beispiele vorgeführt und geübt. Die Vorlesung wiederholt relevante Grundlagen der mathematischen Statistik in notwendiger Kürze. |