Syllabus

Title
1910 Statistik
Instructors
Univ.Prof.i.R. Dr. Sylvia Frühwirth-Schnatter
Type
PI
Weekly hours
2
Language of instruction
Deutsch
Registration
09/19/12 to 10/09/12
Registration via LPIS
Notes to the course
Subject(s) Bachelor Programs
Dates
Day Date Time Room
Monday 10/08/12 11:30 AM - 02:00 PM H 0.4 (B/C)
Monday 10/15/12 11:30 AM - 02:00 PM H 0.4 (B/C)
Monday 10/22/12 11:30 AM - 02:00 PM H 0.4 (B/C)
Monday 10/29/12 11:30 AM - 02:00 PM H 0.4 (B/C)
Monday 11/05/12 11:30 AM - 02:00 PM H 0.4 (B/C)
Monday 11/26/12 11:30 AM - 02:00 PM H 0.4 (B/C)
Monday 12/03/12 11:30 AM - 02:00 PM H 0.4 (B/C)
Monday 12/10/12 11:30 AM - 02:00 PM H 0.4 (B/C)
Monday 12/17/12 11:30 AM - 02:00 PM H 0.4 (B/C)
Monday 01/07/13 11:30 AM - 02:00 PM H 0.4 (B/C)
Contents
1. Daten, Merkmale, Häufigkeiten
2. Testen und Schätzen
3. Ein metrisches Merkmal
4. Erwartungswert
5. Mittelwertsvergleich
6. Testprinzipien
7. Kontingenztafeln
8. Zweifache ANOVA
9. Einfache lineare Regression
10. Zweifache lineare Regression
11. Explorative Zeitreihenanalyse
12. Stochastische Prozesse und Zeitreihenmodelle
Learning outcomes

In vielen Bereichen der Wirtschaftswissenschaften wie etwa Marketing oder auf den Finanzmärkten werden regelmäßig Daten gesammelt, um Theorien über die dahinter liegenden Prozesse, wie etwa Hypothesen über die Kaufentscheidung von Konsumenten, zu überprüfen. Diese Umsetzung von Daten in wissenschaftliche Theorien erfolgt unter Einsatz von Instrumenten, die man als statistische Methoden bezeichnet. Die Lehrveranstaltung Statistik soll ein Grundwissen über statistische Methoden zur Analyse von univariaten und multivariaten Datensätzen vermitteln. Beispiele für solche Methoden sind Schätzung von Anteils- und Erwartungswerten, lineare Regression und Zeitreihenmodelle.

Die Studierenden sind nach erfolgreichem Absolvieren der LV in der Lage, selbständig Daten eines sozial- und wirtschaftswissenschaftlichen Problems quantitativ mittels Computeranalyse nach Selektion einer passenden statistischen Methode zu analysieren sowie die Ergebnisse zu interpretieren.

Teaching/learning method(s)
Der Ablauf der einzelnen Statistik PIs wird folgendermaßen aussehen:

Einheit 1: Allgemeines, Kapitel 1
Einheit 2: Anfangstest, Kapitel 2
Einheit 3-5: Kapitel 2-6
Einheit 6: Erste Klausur
Einheit 7-9: Kapitel 7-12
Einheit 10: Zweite Klausur
Assessment
Anwesenheitspflicht, eine Einstiegsklausur sowie zwei schriftliche Tests mit jeweils:

- 12 Aufgaben (1 Punkt pro richtiger Aufgabe)
- Rechenaufgaben & Multiple Choice Aufgaben
- Bearbeitungszeit: 50 Minuten
- Hilfsmittel: Testbogen, Formelsammlung, Schreibmaterial, Taschenrechner (mitzubringen).
- Pro Test müssen mindestens 7 Punkte erreicht werden
Prerequisites for participation and waiting lists
Nur mit Absolvierung der LV Mathematik sinnvoll.
Readings
1 Author: Hatzinger R., Hornik K., Nagel H.
Title: R: Einführung durch angewandte Statistik

Publisher: Pearson Studium
Year: 2011
Content relevant for class examination: No
Content relevant for diploma examination: No
Recommendation: Reference literature
Type: Book
Availability of lecturer(s)
sylvia.fruehwirth-schnatter@wu.ac.at
Last edited: 2012-07-20



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