Syllabus
Registration via LPIS
Day | Date | Time | Room |
---|---|---|---|
Thursday | 10/12/17 | 11:00 AM - 01:30 PM | TC.0.04 |
Thursday | 10/19/17 | 11:00 AM - 01:30 PM | TC.0.04 |
Thursday | 11/09/17 | 11:00 AM - 01:30 PM | TC.0.04 |
Thursday | 11/16/17 | 11:00 AM - 01:30 PM | TC.0.04 |
Thursday | 11/23/17 | 11:00 AM - 01:30 PM | TC.0.04 |
Thursday | 12/07/17 | 11:00 AM - 01:30 PM | TC.0.04 |
Thursday | 12/14/17 | 11:00 AM - 01:30 PM | TC.0.04 |
Thursday | 12/21/17 | 11:00 AM - 01:30 PM | TC.0.04 |
Thursday | 01/11/18 | 11:00 AM - 01:30 PM | TC.0.04 |
Thursday | 01/18/18 | 11:00 AM - 01:30 PM | TC.0.04 |
Die PI Statistik stellt die grundlegenden Begriffe der Statistik vor und soll wesentliche Konzepte vermitteln.
Der Inhalt der Lehrveranstaltung gliedert sich in acht Kapitel:
1. Daten, Variable, Häufigkeiten
2. Deskriptive Statistik
3. Schätzen und Testen von Anteilen
4. Erwartungswert bei metrischen Variablen
5. Mittelwertvergleich zwischen zwei Gruppen
6. ANOVA
7. Kontingenztafeln
8. Lineare Regression
In diesen acht Kapiteln werden anhand realer, aber einfachen und leicht verständlichen Beispielen typische Fragestellungen demonstriert, die dabei eingesetzten Methoden besprochen, deren Output analysiert und in Bezug auf die eigentliche Fragestellung interpretiert.
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 Varianzanalysemodelle.
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 – 4: Kap. 1 – 4
Einheit 5: Erste Teilklausur
Einheit 6 – 9: Kap. 5 – 8
Einheit 10: Zweite Teilklausur
Hauptsächlich erfolgt der Unterricht in Form eines Vortrags, wobei der Stoff anhand von lebensnahen Beispielen näher gebracht werden soll. Diese Themen können durch Lernpfade auf Learn@WU wiederholt und vertieft werden. Die jeweilige Folgeeinheit beginnt mit einer kurzen Wiederholung des aktuellen Stoffes. Ergänzt wird der Vortrag durch die Diskussion aktueller statistischer Berichte.
Ein aktives Einbringen der Studierenden in die Diskussionen und auch in den Vortrag ist essentiell um nicht nur statistische Analysemethoden kennen zu lernen, sondern sich auch mit der statistischen Argumentationsweise vertraut zu machen.
- Zwei schriftliche Teiltests: je 10 Fragen, jede Frage zählt 4 Punkte. Die Teiltests finden in den Einheiten 5 und 10 des Kurses statt.
- Kurze Wiederholungsfragen in den Einheiten 2, 3, 4, 7, 8 und 9 des Kurses, in Summe können maximal 20 Punkte erreicht werden.
- Bonuspunkte: durch außergewöhnliche Mitarbeit (in den Einheiten, im Forum auf Learn@WU, ..) können Bonuspunkte erreicht werden.
Notenschema:
Punkte Note
91 – 100 1
81 – 90 2
71 – 80 3
56 – 70 4
0 – 55 5
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