Syllabus

Title
0592 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
09/17/19 to 09/24/19
Registration via LPIS
Notes to the course
Subject(s) Bachelor Programs
Statistics for Economics and Social Sciences
Dates
Day Date Time Room
Monday 10/07/19 01:30 PM - 03:00 PM TC.-1.61
Monday 10/14/19 01:30 PM - 03:00 PM LC.-1.038
Monday 10/21/19 03:30 PM - 05:00 PM LC.2.064 Raiffeisen Kurslabor
Monday 11/04/19 03:30 PM - 05:00 PM LC.2.064 Raiffeisen Kurslabor
Monday 11/11/19 01:30 PM - 03:00 PM LC.2.064 Raiffeisen Kurslabor
Monday 11/18/19 01:30 PM - 03:30 PM LC.2.064 Raiffeisen Kurslabor
Monday 11/25/19 01:30 PM - 03:30 PM LC.-1.038
Monday 12/02/19 01:30 PM - 03:30 PM LC.-1.038
Monday 12/09/19 01:30 PM - 03:30 PM LC.-1.038
Monday 12/16/19 01:30 PM - 03:30 PM LC.-1.038
Thursday 01/09/20 11:00 AM - 01:00 PM LC.-1.038
Monday 01/13/20 01:30 PM - 03:30 PM LC.-1.038
Monday 01/20/20 01:30 PM - 03:00 PM LC.-1.038
Monday 01/27/20 01:30 PM - 03:00 PM LC.-1.038

On this page:

to top
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. Zusammenhangsmaße (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)
to top
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.
to top
Attendance requirements

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltungen (PI) haben Anwesenheitspflicht / Mindestanwesenheit:  80% . Im Falle einer Abwesenheit ist die/der LV-Leiter/in nach Möglichkeit vorab zu informieren.

to top
Teaching/learning method(s)

Die Lehrveranstaltung findet wöchentlich statt. Der Stoff wird vom Lehrveranstaltungsleiter in Theorieeinheiten vorgetragen und in Datensätzen vertieft. Die Leistung der Studierenden wird anhand diverser Übungsbeispiele sowie einer Prüfung beurteilt (s. u.).

to top
Assessment
  • Nicht mehr als zweimaliges unentschuldigtes Fernbleiben.
  • Aktive Teilnahme an den Computerübungen (8 Bonuspunkte für die Mitarbeit möglich).
  • 4 Gruppenübungen mit insgesamt 10 Beispielen à 5 Punkte, d.h. 50 Punkte.
  • Eine Multiple-Choice-Abschlussprüfung mit 20 Punkten.
  • 6x ein Quiz mit je 2 Punkten. Die besten 5 Quizzes werden gewertet, d.h. 10 Punkte.
  • Von den 80 Punkten insgesamt müssen für eine positive Benotung mindestens 70% erreicht werden.

 

to top
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
to top
Availability of lecturer(s)
marcus.wurzer@wu.ac.at
Last edited: 2019-04-25



Back