Syllabus

Title
0235 Statistik
Instructors
Lukas Sablica, Ph.D.
Contact details
Type
VUE
Weekly hours
2
Language of instruction
Deutsch
Registration
09/08/20 to 10/12/20
Registration via LPIS
Notes to the course
Subject(s) Bachelor Programs
Dates
Day Date Time Room
Thursday 10/15/20 03:30 PM - 06:00 PM Online-Einheit
Thursday 10/22/20 03:30 PM - 06:00 PM Online-Einheit
Thursday 10/29/20 03:30 PM - 06:00 PM Online-Einheit
Thursday 11/05/20 03:30 PM - 06:00 PM Online-Einheit
Thursday 11/12/20 03:30 PM - 05:30 PM Online-Einheit
Thursday 12/03/20 03:30 PM - 06:00 PM Online-Einheit
Thursday 12/10/20 03:30 PM - 06:00 PM Online-Einheit
Thursday 12/17/20 03:30 PM - 06:00 PM Online-Einheit
Thursday 01/07/21 03:30 PM - 06:00 PM Online-Einheit
Thursday 01/14/21 03:30 PM - 05:30 PM Online-Einheit
Procedure for the course when limited activity on campus

Plan B:

Die Covid19-Maßnahmen machen einen auch nur eingeschränkten Präsenzbetrieb in Hörsälen im WS 2020/21 fast unmöglich. Daher wird das Lehr-/Lerndesign wie folgt für diesen Fall adaptiert:

Lehr-/Lerndesign

Der Ablauf der einzelnen Statistik-Kurse folgt einem fixen Zeitschema:

Einheit 1 – 4

Grundlagen aus der Mathematik (Kap. 0), Kap. 1 – 4

Einheit 5

Erste Teilklausur

Einheit 6 – 9

Kap. 5 – 8

Einheit 10

Zweite Teilklausur

 

 

Die angesagten Themen sollen im Individualstudium erarbeitet werden. Dazu sind auf MylLearn  Lernpfade, Lecture Casts, Study-Clips, interaktive Applets, Aufgabensammlungen, Probeklausuren sowie Animationen und weiteren Materialien bereitgestellt. Im Forum auf MyLearn und in einem einstündigen Chat (Beginn pünktlich zu offiziellem Beginn der Online-Einheit) können Fragen zum Thema gestellt werden. An eine wöchentliche Fragestunde für alle Parallelkurse gemeinsam ist ebenfalls gedacht.

Nach dem Chat folgen Wiederholungsfragen zum angesagten Thema, die über MyLearn zu beantworten sind.

Die zwei Teilklausuren werden als Distanzprüfung über MyLearn in den jeweiligen Einheiten 5 und 10 abgehalten.

Für Interessierte bietet MyLearn (Statistician@Work, R Data Challenge) außerdem eigene Datensätze und spezielle Lernvideos, um sich eigenständig in die Statistik-Software R einzuarbeiten. Eigene Online-Unterstützung dazu ist vorgesehen.

Regelung zur Anwesenheit

Die Anwesenheit in den Online-Einheiten wird nicht überprüft. Nur in den Einheiten 5 und 10 ist unbedingte Anwesenheitspflicht, weil in diesen Einheiten Teilklausuren stattfinden. Nur in begründeten Ausnahmefällen (Krankheit, Todesfall in der nahen Familie, ...) besteht die Möglichkeit, die Teilklausuren zu einem späteren Zeitpunkt nachzuholen.

Das Versäumen anderer Einheiten wird toleriert, allerdings besteht im Abwesenheitsfall keine Möglichkeit, die wöchentlichen Wiederholungs- und eventuellen Bonuspunkte zu erlangen (siehe auch Lehr-/Lerndesign).

Contents

Mit dem Wintersemester 2018/19 wird die Lehrveranstaltung „Statistik“ als „VUE Statistik“  angeboten.

Die behandelten Themen bleiben gleich und spiegeln sich in der Kapitelgliederung wider.

  1. Daten, Variablen, 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
    Learning outcomes

    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 Schätzen und Testen von Anteils- und Erwartungswerten, Varianzanalyse- und  lineare Regressionsmodelle.

    Attendance requirements

    Der Kurs ist auf durchgängige Anwesenheit und Mitarbeit ausgelegt, weswegen physische, emotionale und intellektuelle Präsenz in allen Einheiten grundsätzlich vorausgesetzt wird.

    In den Einheiten 5 und 10 ist unbedingte Anwesenheitspflicht, weil in diesen Einheiten Teilklausuren stattfinden. Nur in begründeten Ausnahmefällen (Krankheit, Todesfall in der nahen Familie, ...) besteht die Möglichkeit, die Teilklausuren zu einem späteren Zeitpunkt nachzuholen.

    Unentschuldigtes Fernbleiben von Einheit 1 führt im Bedarfsfall zu einer Abmeldung vom Kurs und zur Vergabe des Platzes an die Warteliste.

    Das Versäumen anderer Einheiten wird toleriert, allerdings besteht im Abwesenheitsfall keine Möglichkeit, die wöchentlichen Wiederholungs- und eventuellen Bonuspunkte zu erlangen (siehe auch Lehr-/Lerndesign).

    Teaching/learning method(s)

    Der Ablauf der einzelnen Statistik-Kurse folgt einem fixen Zeitschema:

    Einheit 1 - 4: Organisatorisches, Kapitel 1 - 4 
    Einheit 5: Erster Teiltest
    Einheit 6 - 9: Kapitel 5 - 8
    Einheit 10: Zweiter Teiltest

    In den Präsenzeinheiten erfolgt der Unterricht hauptsächlich in Form eines Vortrags, wobei der Stoff anhand von lebensnahen Beispielen näher gebracht werden soll. Die behandelten Themen sind im Individualstudium durch Lernpfade, Study-Clips, interaktive Applets, Aufgabensammlungen, Probeklausuren sowie Animationen und weitere Materialien, welche auf Learn@WU bereitgestellt werden, zu wiederholen und zu vertiefen.

    Die jeweilige Folgeeinheit beginnt mit einer kurzen Wiederholung des aktuellen Stoffes, gefolgt von Fragen, die via Learn@WU im Hörsaal individuell zu beantworten sind. 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 statistischer Argumentationsweise vertraut zu machen. Für Interessierte bietet die Lernplattform außerdem eigene Datensätze und spezielle Lernvideos, um sich eigenständig in die Statistik-Software R einzuarbeiten.

    Assessment
    • Zwei schriftliche Teiltests: je 10 Fragen, jede Frage zählt 4 Punkte. Die Teiltests finden in den Einheiten 5 und 10 des Kurses statt. Bitte beachten Sie: Aufgrund der variablen Antwortformate können bei Teilklausuren keine Teilpunkte vergeben werden.
    • Kurze Wiederholungsfragen in den Einheiten 2, 3, 4, 7, 8 und 9 des Kurses, in Summe können maximal 20 Punkte erreicht werden (das schlechteste Ergebnis wird gestrichen).

    Notenschema:
    Note Punkte  
      1    91 - 100
      2    81 - 90  
      3    71 - 80
      4    56 - 70
      5     0 - 55  

    Bonuspunkte: durch Leistungen (Mitarbeit in den Einheiten, Aktivität auf Learn@WU, ...) in weit über das Wesentliche hinausgehendem Ausmaß können vereinzelte Zusatzpunkte erreicht werden.

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

    R: Einführung durch angewandte Statistik


    Publisher: Pearson Studium
    Edition: 2. aktualisierte Auflage
    Year: 2014
    Recommendation: Reference literature
    Type: Book
    Prerequisites for participation and waiting lists

    Vorausgehende Absolvierung der LV Mathematik ist sinnvoll.

    Für die Vergabe von freien Plätzen ist die Reihung auf der Warteliste wesentlich. Über die jeweilige Vorgangsweise informieren die Vortragenden per E-Mail.

    Availability of lecturer(s)
    zusätzliche Information


    Unit details
    Unit Date Contents
    1

    Chat zu Organisatorischem, Kap. 0, Kap.1

    2

    Chat zu Kap. 2, Wiederholungsfragen (Kap. 0-2)

    3

    Chat zu Kap. 3, Wiederholungsfragen, (Kap. 2, 3)

    4

    Chat zu Kap. 4, Wiederholungsfragen, (Kap. 3, 4)

    5

    1. Teiltest

    6

    Chat zu Kap. 5

    7

    Chat zu Kap. 6, Wiederholungsfragen (Kap. 5, 6)

    8

    Chat zu Kap. 7, Wiederholungsfragen (Kap. 6, 7)

    9

    Chat zu Kap. 8, Wiederholungsfragen (Kap. 7, 8)

    10

    2. Teiltest

    Last edited: 2020-10-06



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