Lehrinhalte
Testsignale, least squares Verfahren, prediction error Methoden, Maximum likelihood Methode, nichtlineare Optimierung, Optimale Versuchsplanung, Einführung in die Stochastik, Bootstrapping-Verfahren, Einführung in modellgestützte Messverfahren / Beobachter.