Syllabus

Title
4676 Statistik für Volkswirtschaft und Sozioökonomie mit R
Instructors
Dr. Marcus Wurzer
Contact details
marcus.wurzer@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
Monday 02/29/16 10:00 AM - 11:30 AM LC.-1.038
Monday 03/07/16 11:00 AM - 02:30 PM D2.-1.019 Workstation-Raum
Monday 03/14/16 11:00 AM - 02:30 PM D2.-1.019 Workstation-Raum
Monday 04/04/16 11:00 AM - 02:30 PM D2.-1.019 Workstation-Raum
Monday 04/11/16 11:00 AM - 02:30 PM LC.-1.038
Monday 04/18/16 11:00 AM - 02:30 PM D2.-1.019 Workstation-Raum
Monday 04/25/16 11:00 AM - 02:30 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 (8 Bonuspunkte für die Mitarbeit möglich).
  • 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, R., Hornik, K., Nagel, H.
Title: R - Einführung durch angewandte Statistik

Publisher: Pearson Studium
Year: 2011
Recommendation: Strongly recommended (but no absolute necessity for purchase)
Type: Book
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Availability of lecturer(s)
marcus.wurzer@wu.ac.at
Last edited: 2015-11-26



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