Syllabus

Title
4992 Statistik für Volkswirtschaft und Sozioökonomie mit R
Instructors
Mag. Kathrin Gruber
Contact details
kathrin.gruber@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
Thursday 03/03/16 09:30 AM - 11:30 AM D2.-1.019 Workstation-Raum
Thursday 03/10/16 09:30 AM - 11:30 AM D2.-1.019 Workstation-Raum
Thursday 03/17/16 09:30 AM - 11:30 AM D2.-1.019 Workstation-Raum
Thursday 04/07/16 09:30 AM - 11:30 AM D2.-1.019 Workstation-Raum
Thursday 04/14/16 09:30 AM - 11:30 AM D2.-1.019 Workstation-Raum
Thursday 04/21/16 09:30 AM - 11:30 AM D2.-1.019 Workstation-Raum
Thursday 04/28/16 09:30 AM - 11:30 AM D2.-1.019 Workstation-Raum
Thursday 05/12/16 08:30 AM - 10:30 AM TC.-1.61
Thursday 05/19/16 09:30 AM - 11:30 AM TC.-1.61
Thursday 06/02/16 09:30 AM - 11:30 AM TC.-1.61
Thursday 06/09/16 09:30 AM - 11:30 AM TC.-1.61
Thursday 06/16/16 09:30 AM - 11:30 AM D2.-1.019 Workstation-Raum

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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 von der Lehrveranstaltungsleiterin 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, 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)
kathrin.gruber@wu.ac.at
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Unit details
Unit Date Contents
1 03.03.2016

Vorbesprechung

(infos siehe LV Admin folder in Dateiablage)
2 10.03.2016

R-Einführung

Kapitel 3 - 5 aus dem Buch: R - Einführung durch angewandte Statistik

Zusatzmaterial siehe R Stuff Folder in Dateiablage
3 17.03.2016 eine nominale Variable
4 07.04.2016 zwei nominale Variablen
5 14.04.2016

Erste Praktische Einheit

(anwesenheit erforderlich (!) - Zuteilung zu den einzelnen Übungsgruppen)
6 21.04.2016 eine metrische Variable
7 28.04.2016 zwei oder mehr metrische Variablen
8 12.05.2016 zweite praktische Einheit
9 19.05.2016 metrische und nominale Variablen
10 02.06.2016 mehrere metrische Variablen
11 09.06.2016 dritte praktische Einheit
12 16.06.2016 Test
Last edited: 2015-11-24



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