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

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.

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

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

Nur mit Absolvierung der LV Mathematik sinnvoll.

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

daniela.gumprecht@wu.ac.at