Universität Wien
Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

040713 UK Angewandte Statistik (2014W)

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Moodle

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Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Montag 06.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 13.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 20.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 27.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 03.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 10.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 17.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 24.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 01.12. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 15.12. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 12.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 19.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 26.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Freitag 30.01. 16:45 - 19:00 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 16.02. 16:45 - 19:00 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Im Rahmen der Lehrveranstaltung sollen einige grundlegende Fragen der statistischen Praxis behandelt werden.
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, Bootstrap
6. Statistische Modelle: Modellierungsstrategien, Verallgemeinerte lineare Modelle, Hierarchische Modelle
7. Meta-Analyse

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

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.

Literatur

David R. Cox, Christl A. Donelly: Principles of Applied Statistics. Cambridge University Press, 2011.

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
Gerald van Belle: Staistical Rules of the Thumb, Wiley 2008.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:29