Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
040713 UK Angewandte Statistik (2011W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 05.09.2011 09:00 bis Mi 21.09.2011 17:00
- Anmeldung von Di 27.09.2011 09:00 bis Mi 28.09.2011 17:00
- Abmeldung bis Fr 14.10.2011 23:59
Details
max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Dienstag 04.10. 18:00 - 19:30 Leopold-Schmetterer-Seminarraum, Universitätsstraße 5, 3.Stock
- Dienstag 11.10. 18:00 - 19:30 Leopold-Schmetterer-Seminarraum, Universitätsstraße 5, 3.Stock
- Dienstag 18.10. 18:00 - 19:30 Leopold-Schmetterer-Seminarraum, Universitätsstraße 5, 3.Stock
- Dienstag 25.10. 18:00 - 19:30 Leopold-Schmetterer-Seminarraum, Universitätsstraße 5, 3.Stock
- Dienstag 08.11. 18:00 - 19:30 Leopold-Schmetterer-Seminarraum, Universitätsstraße 5, 3.Stock
- Dienstag 15.11. 18:00 - 19:30 Leopold-Schmetterer-Seminarraum, Universitätsstraße 5, 3.Stock
- Dienstag 22.11. 18:00 - 19:30 Leopold-Schmetterer-Seminarraum, Universitätsstraße 5, 3.Stock
- Dienstag 29.11. 18:00 - 19:30 Leopold-Schmetterer-Seminarraum, Universitätsstraße 5, 3.Stock
- Dienstag 06.12. 18:00 - 19:30 Leopold-Schmetterer-Seminarraum, Universitätsstraße 5, 3.Stock
- Dienstag 13.12. 18:00 - 19:30 Leopold-Schmetterer-Seminarraum, Universitätsstraße 5, 3.Stock
- Dienstag 10.01. 18:00 - 19:30 Leopold-Schmetterer-Seminarraum, Universitätsstraße 5, 3.Stock
- Dienstag 17.01. 18:00 - 19:30 Leopold-Schmetterer-Seminarraum, Universitätsstraße 5, 3.Stock
- Dienstag 24.01. 18:00 - 19:30 Leopold-Schmetterer-Seminarraum, Universitätsstraße 5, 3.Stock
- Dienstag 31.01. 18:00 - 19:30 Leopold-Schmetterer-Seminarraum, Universitätsstraße 5, 3.Stock
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Voraussetzung für einen positiven Abschluss ist die regelmäßige Teilnahme (maximal 3 Fehleinheiten),
Von den Beispielen zu den Kapitel 2 – 7 sind aus mindestens vier Kapitel mindestens ein Beispiel abzugeben.
Schriftlicher Abschlusstest
Beurteilung: 50% Abgabe der Aufgaben 50% Abschlusstest
Von den Beispielen zu den Kapitel 2 – 7 sind aus mindestens vier Kapitel mindestens ein Beispiel abzugeben.
Schriftlicher Abschlusstest
Beurteilung: 50% Abgabe der Aufgaben 50% Abschlusstest
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Die Studierenden erweitern ihr Wissen über statistische Methoden und lernen insbesondere die Anwendung der Statistik in der Praxis kritisch zu hinterfragen.
Prüfungsstoff
Die Behandlung der Themen erfolgt im Rahmen einer Vorlesung aus einer praktischen Sicht und macht die Anwendung der mathematischen Theorie deutlich.
Der praktische Teil der Lehrveranstaltung erfolgt durch Bearbeiten von Beispielen mit R oder SPSS.
Der praktische Teil der Lehrveranstaltung erfolgt durch Bearbeiten von Beispielen mit R oder SPSS.
Literatur
Everitt, B. S., Hothorn, T.: A Handbook of Statistical Analysis using R, Chapman&Hall/CRC, 2006.
Faraway, J.J.: Extending the Linear Model with R, Chapman&Hall/CRC, 2006.
Good, P. I., Hardin, J.W.: Common errors in Statistics (and how to avoid them), 3rd ed. J. Wiley&Sons 2009.
Groves, R.M. et al.: Survey Methodology: J. Wiley, 2004 (2010).
Landau, S. , Everitt, B. S.: A Handbook of Statistical Analysis using SPSS, Chapman&Hall/CRC, 2004.
Royall, R.: Statistical Evidence – A Likelihood paradigm, Chapman&Hall 1997
Faraway, J.J.: Extending the Linear Model with R, Chapman&Hall/CRC, 2006.
Good, P. I., Hardin, J.W.: Common errors in Statistics (and how to avoid them), 3rd ed. J. Wiley&Sons 2009.
Groves, R.M. et al.: Survey Methodology: J. Wiley, 2004 (2010).
Landau, S. , Everitt, B. S.: A Handbook of Statistical Analysis using SPSS, Chapman&Hall/CRC, 2004.
Royall, R.: Statistical Evidence – A Likelihood paradigm, Chapman&Hall 1997
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:29
Gliederung der Vorlesung:
1. Grundlegende Konzepte: Variation, Population, Daten, Arten von statistischen Analysen, Methodik der Statistischen Analyse
2. Datengewinnung: Grundlegende Stichprobenpläne, Stichprobenumfang, Behandlung von fehlenden Werten
3. Grundlagen der Inferenz: Statistische Entscheidungstheorie, Likelihoodprinzip, Bayes Prinzip
4. Testverfahren: Nichtparametrische Testverfahren, Conditional Inference
5. Schätzverfahren: Nichtparametrische Schätzungen, Bootsstrap
6. Statistische Modelle: Modellierungsstrategien, Verallgemeinerte lineare Modelle, Hierarchische Modelle
7. Meta-Analyse