Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
040086 VO EC: Quantitative Datenanalyse I (2023S)
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Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
Details
Sprache: Deutsch
Prüfungstermine
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Mittwoch 01.03. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 07.03. 15:00 - 18:15 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 18.04. 15:00 - 18:15 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Mittwoch 19.04. 15:00 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 25.04. 15:00 - 18:15 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 02.05. 15:00 - 18:15 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 09.05. 15:00 - 18:15 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 16.05. 15:00 - 18:15 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Schriftliche Prüfung am Ende des Semesters .
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
1 (sehr gut) → 100-89 Punkte
2 (gut) → 88-76 Punkte
3 (befriedigend) → 75-63 Punkte
4 (genügend) → 62-50 Punkte
5 (nicht genügend) → 49-0 Punkte
2 (gut) → 88-76 Punkte
3 (befriedigend) → 75-63 Punkte
4 (genügend) → 62-50 Punkte
5 (nicht genügend) → 49-0 Punkte
Prüfungsstoff
In der Vorlesung besprochene Inhalte mit Schwerpunkt auf anwendungsbezogene Fragestellungen und Anwendungen.
Literatur
• Auf moddle zur Verfügung gestellte Unterlagen und Folien
• Hair et al. (2013) Multivariate Data Analysis. Pearson
• Hair et al. (2013) Multivariate Data Analysis. Pearson
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Fr 29.09.2023 15:47
• Methodenauswahl und Erhebung: Welche Methoden zur Datenerhebung stehen mir zu Verfügung und welche ist am besten geeignet, meine Forschungsfrage zu beantworten?
• Hypothesenprüfung: Welche statistische Verfahren stehen mir zur Verfügung? Welche sind am besten geeignet, meine Hypothesen zu prüfen?
• Interpretation: Was bedeuten meine Ergebnisse? Welche Aussagen und Schlussfolgerungen sind zulässig und welche nicht?