| Dozent/in |
Lukas Kauer, PhD; Lukas Oestmann, MSc |
| Veranstaltungsart |
Vorlesung/Übung |
| Code |
HS261119 |
| Semester |
Herbstsemester 2026 |
| Durchführender Fachbereich |
Gesundheitswissenschaften |
| Studienstufe |
Bachelor |
| Termin/e |
Di, 15.09.2026, 10:15 - 11:45 Uhr, HS 7
Di, 22.09.2026, 10:15 - 11:45 Uhr, HS 7
Di, 29.09.2026, 10:15 - 11:45 Uhr, HS 7
Di, 06.10.2026, 10:15 - 11:45 Uhr, HS 7
Di, 13.10.2026, 10:15 - 11:45 Uhr, HS 7
Di, 20.10.2026, 10:15 - 11:45 Uhr, HS 7
Di, 27.10.2026, 10:15 - 11:45 Uhr, HS 7
Di, 03.11.2026, 10:15 - 11:45 Uhr, HS 7
Di, 10.11.2026, 10:15 - 11:45 Uhr, HS 7
Di, 17.11.2026, 10:15 - 11:45 Uhr, HS 7
Di, 24.11.2026, 10:15 - 11:45 Uhr, HS 7
Di, 01.12.2026, 10:15 - 11:45 Uhr, HS 7
Di, 15.12.2026, 10:15 - 11:45 Uhr, HS 7
Di, 12.01.2027, 08:30 - 10:00 Uhr, HS 1 (Prüfung) |
| Weitere Daten |
Die wöchentliche Vorlesung wird mit einem wöchentlichen Tutorat begleitet. Dieses findet an zwei Terminen in getrennten Gruppen statt. Die beiden Tutorate sind separat im Vorlesungsverzeichnis ausgeschrieben. |
| Umfang |
4 Semesterwochenstunden |
| Inhalt |
Der Kurs besteht aus wöchentlich stattfindenden Vorlesungen und Tutoraten.
In den Vorlesungen werden die verschiedenen Themen anhand der Theorie und mit Aufgaben gemeinsam erarbeitet. Mit Beispielen aus den Gesundheitswissenschaften werden die Themen veranschaulicht und ein Bezug zu den Gesundheitswissenschaften hergestellt.
In den Tutoraten sollen diese Themen anhand von Rechnungsaufgaben gefestigt und vertieft und die Anwendung der Theorie geübt werden. Die Tutorate finden in kleineren Gruppen statt. Jede Gruppe wird von zwei Tutor/innen betreut. |
| Lernziele |
Das Ziel dieses Kurses ist es, dass die Studierenden die mathematischen und statistischen Grundlagen der Gesundheitswissenschaften kennen, verstehen und diese anwenden können.
Die mathematischen und statistischen Grundlagen, die in diesem Kurs behandelt werden, beinhalten die folgenden Themen:
• Gleichungen
• Funktionen einer Variablen
• Eigenschaften von Funktionen
• Differentialrechnung
• Univariate Optimierung
• Integralrechnung
• Wahrscheinlichkeit
• Einführung Daten
• Einführung R und RStudio
• Statistik: Skalenniveaus
• Deskriptive Statistik |
| Sprache |
Deutsch |
| Anmeldung |
Moodle: https://elearning.hsm-unilu.ch/course/view.php?id=1062
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| Leistungsnachweis |
Schriftliche Prüfung während der Prüfungssession
WICHTIG: Um Credits zu erwerben und an der Prüfung teilzunehmen, ist eine Anmeldung über Uni Portal innerhalb der Prüfungsanmeldefrist ZWINGEND erforderlich. Weitere Informationen: www.unilu.ch/studium/lehrveranstaltungen-pruefungen-reglemente/gmf/pruefungen/ |
| Abschlussform / Credits |
Schriftliche Prüfung / 6 Credits
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| Hörer-/innen |
Ja |
| Kontakt |
lukas.kauer@unilu.ch / lukas.oestmann@unilu.ch |
| Material |
In dieser Veranstaltung wird ergänzend Podcast zur Verfügung gestellt.
Skripts und Folien der Vorlesungen auf Moodle verfügbar |
| Literatur |
Begleitende Lehrbücher:
• Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler, Basiswissen mit Praxisbezug. 5., aktualisierte Auflage. Knut Sydsaeter, Peter Hammond, Arne Strom, Andrés Carvajal. Pearson
• Introduction to Statistics. Perry, L., bookdown.org
• Statistik und Forschungsmethoden. 5. Auflage. Eid, M., Gollwitzer, M., & Schmitt, M. (2017) Beltz
• OpenIntro Statistics. Diez, D., Çetinkaya-Rundel, M., Barr, C.D. https://leanpub.com/os
• YaRrr! The Pirate’s Guide to R, Phillips, N. D. bookdown.org
• Moderne Datenanalyse mit R: Daten einlesen, aufbereiten, visualisieren, modellieren und kommunizieren. Sauer, S. (2019) Springer. |