Universität Wien
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040086 VO EC: Quantitative Dataanalysis I (2014W)

3.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Moodle

Details

Language: German

Examination dates

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Monday 06.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 07.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Monday 13.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 14.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 15.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Monday 20.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 21.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 22.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Monday 27.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 28.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 29.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Monday 03.11. 11:30 - 13:00 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 04.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 12.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Monday 17.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 18.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 19.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Tuesday 25.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

Information

Aims, contents and method of the course

In der Lehrveranstaltung werden die grundlegenden Konzepte der quantitativen Datenanalyse mit Hilfe deskriptiver und inferentieller statistischer Verfahren erläutert. Beginnend mit Skalenniveaus und univariaten Verteilungen für nominelle, ordinale und metrische Daten werden zentrale Kenn¬zahlen zur Beschreibung von Verteilungen dargestellt. Anschließend werden die für die Daten¬analyse erforderlichen Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie eingeführt und Wahrscheinlich¬keitsverteilungen für kategoriale und kontinuierliche Variablen und der zentrale Grenzwertsatz diskutiert. Auf der Grundlage dieser Konzepte werden im nächsten Schritt Inferenzschlüsse von Stichprobenkennwerten auf Parameter der Grundgesamtheit eingeführt und die Prinzipien der Hypothesenprüfung erläutert und angewendet. Im letzten Teil des Kurses werden bivariate Zusam¬menhänge zwischen zwei Variablen mit nominellem, ordinalem und metrischem Skalenniveau besprochen und die bivariate Regressionsanalyse eingeführt. Ziel der Lehrveranstaltung ist der Erwerb der grundlegenden Vorkenntnisse für die multivariate Analyse quantitativer Daten.

Assessment and permitted materials

Einstündige Klausur am 25. November 2014

Minimum requirements and assessment criteria

Examination topics

Reading list

Zucchini, W., A. Schlegel, O. Nenadic & S. Sperlich (2009). Statistik für Bachelor- und Masterstudenten. Eine Einführung für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler, Berlin: Springer.
Böker, F., S. Sperlich & W. Zucchini (2013). Statistikübungen für Bachelor- und Masterstudenten, Berlin: Springer.

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Last modified: Mo 07.09.2020 15:28