Syllabus

Title
4495 Statistik für Volkswirtschaft und Sozioökonomie mit R
Instructors
PD Dr. Thomas Rusch, Bakk.
Contact details
thomas.rusch@wu.ac.at
Type
PI
Weekly hours
2
Language of instruction
Deutsch
Registration
02/04/16 to 02/23/16
Registration via LPIS
Notes to the course
Subject(s) Bachelor Programs
Statistics for Economics and Social Sciences
Dates
Day Date Time Room
Tuesday 03/01/16 10:00 AM - 12:00 PM D2.-1.019 Workstation-Raum
Tuesday 03/08/16 10:00 AM - 12:00 PM D2.-1.019 Workstation-Raum
Tuesday 03/15/16 10:00 AM - 12:00 PM D2.-1.019 Workstation-Raum
Tuesday 04/05/16 10:00 AM - 12:00 PM D2.-1.019 Workstation-Raum
Tuesday 04/12/16 10:00 AM - 12:00 PM D2.-1.019 Workstation-Raum
Tuesday 04/19/16 10:00 AM - 12:00 PM D2.-1.019 Workstation-Raum
Tuesday 05/03/16 10:00 AM - 12:00 PM D2.-1.019 Workstation-Raum
Tuesday 05/10/16 08:30 AM - 10:30 AM TC.-1.61
Tuesday 05/17/16 08:30 AM - 10:30 AM TC.-1.61
Tuesday 05/24/16 10:00 AM - 12:00 PM LC.-1.038
Tuesday 05/31/16 10:00 AM - 12:00 PM LC.-1.038
Tuesday 06/07/16 10:00 AM - 12:00 PM LC.-1.038
Tuesday 06/14/16 10:00 AM - 12:00 PM LC.-1.038

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Contents
  • Einführung in R
  • Deskriptive Statistik und grafische Darstellungen:
  1. Lagemaße (Mittelwert, Median, ...) 
  2. Streuungsmaße (Varianz, Standardabweichung, ...) 
  3. Histogramm, Kerndichteplot
  4. Bar-, Spine-, Mosaicplot 
  5. Boxplot
  6. Scatterplot (Streudiagramm)
  7. Zusammenahngsmaße (Korrelation, Pearson & Spearman)
  • Inferenzstatistik:
  1. Chi-Quadrat-Tests 
  2. Konfidenzintervalle 
  3. Odds Ratios
  4. (Binäre) logistische Regression 
  5. Dummy-Codierung kategorialer Prädiktoren
  6. (Univariate) einfache und multiple lineare Regression
  7. t-Test und einfache Varianzanalyse
  8. Mann-Whitney U-Test und Kruskal-Wallis H-Test 
  9. Varianzanalyse (Analysis of Variance, ANOVA)
  10. Hauptkomponentenanalyse (Principal Component Analysis, PCA)
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Learning outcomes
In dieser Lehrveranstaltung lernen Sie grundlegende statistische Techniken kennen, die Sie im Bereich Ökonometrie und Volkswirtschaftslehre benötigen. Alle vorgestellten Methoden werden anhand praktischer Beispielen vertieft, so dass Sie nach der LV im Stande sind, Analysen mithilfe der Statistik Software R durchzuführen.
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Teaching/learning method(s)
Die Lehrveranstaltung findet wöchentlich statt. Der Stoff wird vom Lehrveranstaltungsleiter in Theorieeinheiten vorgetragen und in Datesätzen vertieft. Die Leistung der Studierenden wird anhand diverser Übungsbeispiele sowie einer Prüfung beurteilt (s.u.).
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Assessment
  • Nicht mehr als zweimaliges unentschuldigtes Fernbleiben.
  • Aktive Teilnahme an den Computerübungen.
  • 3 Gruppenübungen mit 3, 3 und 4 Beispielen à 5 Punkte, d.h. 50 Punkte.
  • Eine Multiple-Choice-Abschlussprüfung mit 30 Punkten.
  • Von den 80 Punkten insgesamt müssen für eine positive Benotung mindestens 70% erreicht werden.


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Readings
1 Author: Hatzinger, Hornik, Nagel, Maier
Title: R: Einführung durch angewandte Statistik

Publisher: Pearson Studium
Edition: 2. Auflage
Year: 2014
Recommendation: Reference literature
Type: Book
2 Author: Maier, Hatzinger
Title: Angewandte Statistik mit R

Publisher: Wien: facultas wuv
Edition: 2. Auflage
Year: 2014
Content relevant for class examination: Yes
Recommendation: Strongly recommended (but no absolute necessity for purchase)
Type: Script
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Availability of lecturer(s)
thomas.rusch@wu.ac.at
Last edited: 2016-02-29



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