Syllabus

Title
0860 Statistik für Volkswirtschaft und Sozioökonomie mit R/SPSS
Instructors
Mag.Dr. Thomas Rusch, Bakk.
Contact details
  • 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
Dates
Day Date Time Room
Thursday 10/03/19 04:00 PM - 06:30 PM LC.-1.038
Thursday 10/10/19 04:00 PM - 06:30 PM LC.2.064 Raiffeisen Kurslabor
Thursday 10/17/19 04:00 PM - 06:30 PM LC.2.064 Raiffeisen Kurslabor
Thursday 10/24/19 04:00 PM - 06:30 PM LC.-1.038
Thursday 10/31/19 04:00 PM - 06:30 PM LC.-1.038
Thursday 11/07/19 04:00 PM - 06:30 PM LC.-1.038
Thursday 11/14/19 04:00 PM - 06:30 PM LC.2.064 Raiffeisen Kurslabor
Thursday 11/21/19 04:00 PM - 06:30 PM LC.2.064 Raiffeisen Kurslabor
Thursday 11/28/19 04:00 PM - 06:30 PM LC.-1.038

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)
  10. Hauptkomponentenanalyse (Principal Component Analysis, PCA)

    Learning outcomes

    In dieser Lehrveranstaltung lernen Sie grundlegende statistische Techniken kennen, die Sie im Bereich Ökonometrie und Volkswirtschaftslehre benötigen. Alle vorgestellten Methoden werden an Hand von praktischen Beispielen vertieft, so dass Sie nach der LV im Stande sind Analysen mit Hilfe von Statistik Software (hier R) durchzuführen.

    Attendance requirements

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

    Teaching/learning method(s)

    Die Lehrveranstaltung findet wöchentlich statt. Der Stoff wird vom Lehrveranstaltungsleiter in den Einheiten vorgetragen und in PC-Lab Einheiten an Datensätzen vertieft sowie von den Studierenden mittels Readings erarbeitet. Die Leistung der Studierenden wird anhand div. Übungsbeispiele, Quizzes sowie einem Abschlusstest beurteilt

    Assessment

      • 4 Gruppenübungen mit 2, 2, 3 und 3 Beispielen à 5 Punkte, d.h. insgesamt 50 Punkte. (62,5% der Gesamtnote, 6,25% der Gesamtnote pro Übungsbeispiel)
      • 5 Quizzes mit 2 Fragen à 1 Punkt, d.h. insgesamt 10 Punkte (12,5% der Gesamtnote, 2,5% der Gesamtnote pro Quiz) 
      • Eine Multiple-Choice-Abschlusstest mit 20 Punkten. (25% der Gesamtnote)
      • Aktive Teilnahme an den Computerübungen (maximal 8 Bonuspunkte, maximal 10% der Gesamtpunktezahl)
      • Von den 80 Punkten insgesamt (Übungen+Abschlusstest+Bonus) müssen für eine positive Benotung mindestens 70% (74 Punkte) erreicht werden.

       

        Readings

        1 Author: Hatzinger, R., Hornik, K., Nagel, H.,
        Title:

        R - Einführung durch angewandte Statistik


        Publisher: Pearson Studium
        Edition: 1
        Year: 2011
        2 Author: Dr. Reinhold Hatzinger / Dr. Herbert Nagel
        Title:

        Angewandte Statistik mit R


        Publisher: Facultas
        Type: Script

        Recommended previous knowledge and skills

        CBK Statistik

        Availability of lecturer(s)

        thomas.rusch@wu.ac.at
        Last edited: 2019-10-02



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