Universität Wien
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230092 UE Statistics 1 (2020S)

Übung

3.00 ECTS (1.50 SWS), SPL 23 - Soziologie
Continuous assessment of course work

Keine Restplatzvergabe

Registration/Deregistration

Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).

Details

max. 32 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

02.07.2020 Wiederholungstermin für Abschlussprüfung

  • Thursday 05.03. 16:45 - 18:15 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Thursday 19.03. 16:45 - 18:15 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Thursday 26.03. 16:45 - 18:15 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Thursday 02.04. 16:45 - 18:15 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Thursday 23.04. 16:45 - 18:15 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Thursday 30.04. 16:45 - 18:15 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Thursday 07.05. 16:45 - 18:15 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Thursday 14.05. 16:45 - 18:15 Elise Richter-Saal Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 1
  • Thursday 28.05. 16:45 - 18:15 Digital
  • Thursday 04.06. 16:45 - 18:15 Digital
  • Thursday 18.06. 16:45 - 18:15 Digital
  • Thursday 25.06. 16:45 - 18:15 Digital
  • Thursday 02.07. 16:45 - 18:15 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß

Information

Aims, contents and method of the course

Ziel ist das begleitende Üben und Anwenden der Inhalte der VO Statistik 1 anhand von entsprechenden Aufgabenstellungen.

Dabei werden folgende Themen behandelt:
- Grundlagen der Deskriptivstatistik
- Lage-, Streuungs- und Schiefemaße
- Grafische Darstellungen
- Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Zufallsvariablen
- Bedingte Wahrscheinlichkeiten und stochastische Unabhängigkeit
- Messung von Assoziation und Korrelation

Die Anwendung bzw. Berechnung wird anhand von Beispielen demonstriert. Während der Home-Learning-Phase finden die wöchentlichen Einheiten ab 23.04. in einem Live-Stream statt. In weiterer Folge werden die Inhalte von den Studierenden durch die selbständige Bearbeitung von Hausübungs-Beispielen geübt. Dabei werden die Lösungen kürzerer Beispiele (während der Home-Learning-Phase) wöchentlich in einen Online-Abgabeordner hochgeladen. Vier umfangreichere Beispiele mit längeren Bearbeitungsfristen (Abgabebeispiele) können ebenfalls auf diese Weise abgegeben werden.

Assessment and permitted materials

- Hausübungsbeispiele:
Wöchentliche Abgabe von kürzeren Beispielen bzw. Abgabe von vier umfangreicheren Hausübungsbeispielen

- Schriftliche Prüfung

UPDATE (30.04.2020):
Die Prüfung wird als moodle-Online-Prüfung durchgeführt. Die Prüfung wird wie geplant aus 6 Beispielen (zu je 10 Punkten) bestehen. Sie haben eine Verbesserungsmöglichkeit, wobei das bessere Ergebnis gewertet wird. Sie können beliebige Unterlagen als Hilfsmittel verwenden.

Bei der Prüfung werden über das Wissen hinausgehende Materialien (z.B. Verteilungstabellen, etc.) zur Verfügung gestellt.

Hinweis der SPL:
Die Erbringung aller Teilleistungen ist Voraussetzung für eine positive Beurteilung, wenn nicht explizit etwas anderes vermerkt wurde.
Werden einzelne verpflichtende Teilleistungen nicht erbracht, gilt die Lehrveranstaltung als abgebrochen. Falls dem Nichterbringen der Leistung kein wichtiger und unvorhersehbarer Grund seitens des/der Studierenden vorliegt, wird die LV negativ beurteilt.
Bei Vorliegen eines solchen Grundes (zB eine längere Erkrankung) kann der/die Studierende auch nach Ablauf der Frist von der LV abgemeldet werden. Über das Vorliegen eines wichtigen Grundes entscheidet die Lehrveranstaltungsleitung. Der Antrag auf Abmeldung ist unverzüglich nach Eintreten des Grundes zu stellen.
Wurde eine Teilleistung erschlichen, d.h. etwa bei einer Prüfung oder einem Test geschummelt, bei einer schriftlichen Arbeit plagiiert oder auch Unterschriften auf Anwesenheitslisten gefälscht, wird die gesamte Lehrveranstaltung als "nicht beurteilt" gewertet und mit dem Vermerk "geschummelt/erschlichen" in das Notenerfassungssystem eingetragen.
Im Zuge der Beurteilung kann eine Plagiatssoftware (Turnitin in Moodle) zur Anwendung kommen: Details werden von den Lehrenden in der Lehrveranstaltung bekanntgeben.

Minimum requirements and assessment criteria

Teilleistungen und deren Beitrag zur Gesamtbeurteilung (insgesamt maximal 120 Punkte):

1.) Hausübungen
- Kürzere Beispiele Beispiele bis zur nächsten Einheit
- Insgesamt 4 Abgabebeispiele (maximal 10 Punkte pro Abgabebeispiel).
Die Punkte aus den wöchentlichen Beispielen und Abgabebeispielen werden addiert, wobei in Summe höchstens 60 Punkte aus dem Hausübungsteil in die Gesamtnote einfließen.

2.) Schriftliche Prüfung (6 Beispiele à maximal 10 Punkte)
- Für die Prüfung sind ein Haupt- und ein Ersatz-/ bzw. Verbesserungstermin vorgesehen. Gewertet wird bei zwei Versuchen das bessere Ergebnis.
Aus dem Prüfungsteil fließen höchstens 60 Punkte in die Gesamtnote ein.

Für die Gesamtbewertung werden die erreichten Punkte aus Hausübungen und Prüfung addiert. Für eine positive Beurteilung ist das Erreichen von mindestens 60 Punkten nötig.

Notenschlüssel (auf Basis der Gesamtpunkte):
0-59.9 Punkte: Nicht genügend
60-69.9 Punkte: Genügend
70-79.9 Punkte: Befriedigend
80-89.9 Punkte: Gut
90-120 Punkte: Sehr gut

Anwesenheit:
Achtung: In der ersten Einheit besteht unbedingte Anwesenheitspflicht!

Die Anwesenheitspflicht der laufenden Einheiten ist während der Home-Learning-Phase ausgesetzt (betrifft die Live-Streams).

Examination topics

- Rechenbeispiele in Anlehnung an die in der Übung behandelten Themen (Inhalte gekoppelt an VO Statistik 1)
- Berechnung und Interpretation der entsprechenden Ergebnisse/Kennwerte
- Kenntnisse der in der Übung vermittelten Verfahren/Inhalte

Reading list

Vorlesungsinhalte aus dem SoSe2020 (VO Statistik 1)
Weitere Literatur: siehe Literaturangaben zur Vorlesung VO Statistik 1

Begleitende Materialien zur Übung werden auf der Lernplattform moodle zur Verfügung gestellt.

Association in the course directory

Last modified: Fr 12.05.2023 00:20