Syllabus

Title
1321 Statistik
Instructors
Jana Hlavinova, Ph.D.
Contact details
  • Type
    VUE
  • Weekly hours
    2
  • Language of instruction
    Deutsch
Registration
01/19/22 to 01/28/22
Registration via LPIS
Notes to the course
Subject(s) Bachelor Programs
Dates
Day Date Time Room
Tuesday 02/01/22 02:30 PM - 05:30 PM TC.0.02 Red Bull
Wednesday 02/02/22 02:30 PM - 05:30 PM TC.0.02 Red Bull
Thursday 02/03/22 02:30 PM - 05:30 PM TC.0.02 Red Bull
Friday 02/04/22 02:30 PM - 05:30 PM TC.0.02 Red Bull
Monday 02/07/22 08:30 AM - 10:00 AM TC.0.10 Audimax
Tuesday 02/08/22 02:30 PM - 05:30 PM TC.0.02 Red Bull
Wednesday 02/09/22 02:30 PM - 05:30 PM TC.0.02 Red Bull
Thursday 02/10/22 02:30 PM - 05:30 PM TC.0.02 Red Bull
Friday 02/11/22 02:30 PM - 05:30 PM TC.0.02 Red Bull
Monday 02/14/22 08:30 AM - 10:00 AM TC.0.10 Audimax

Contents

Die Lehrveranstaltung „Statistik“ wird als VUE angeboten. Sie stellt die grundlegenden Begriffe der Statistik vor und soll wesentliche Konzepte vermitteln. Die behandelten Themen spiegeln sich in der Kapitelgliederung wider.

  1. Daten, Skalen
  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.

    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 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.

    Attendance requirements

    Der Kurs ist auf durchgängige Mitarbeit ausgelegt; diese wird in allen Einheiten grundsätzlich vorausgesetzt.

    Die Anwesenheit wird in Einheit 1 überprüft. Wer in dieser Einheit unentschuldigt fehlt, kann vom Kurs abgemeldet und durch Interessierte aus der Warteliste ersetzt werden. 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).

    Teaching/learning method(s)

    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

     

     

     

     

    Auf MyLearn werden Lernpfade, Lecture Casts, Study-Clips, interaktive Applets, Aufgabensammlungen, Probeklausuren sowie Animationen und weitere Materialien bereitgestellt, die das Erarbeiten des aktuellen Stoffs im Individualstudium vor der jeweiligen Präsenzeinheit ermöglicht.

    In den Präsenzeinheiten wird der aktuelle Stoff wiederholt und vertieft und es besteht die Möglichkeit, Fragen zu stellen und Unklarheiten zu beseitigen. Es wird ein Überblick über die theoretischen Grundlagen gegeben sowie der Stoff anhand konkreter Beispiele durchgenommen und geübt. Im Anschluss folgen die Wiederholungsfragen, die via MyLearn (über mitgebrachten Laptop, Tablet, Smartphone, etc.) im Hörsaal individuell zu beantworten sind.

    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.

    - Kurze Wiederholungsfragen in den Einheiten 2, 3, 4, 7, 8 und 9 des Kurses, in Summe können maximal 20 Punkte erreicht werden.

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

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

    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.

    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

    Availability of lecturer(s)

      

    zusätzliche Information


    Unit details

    Unit Date Contents
    1

    Organisatorisches, Kap. 0, Kap.1

    2

    Zusammenfassung und Fragen Kap. 2, Wiederholungsfragen (Kap. 0-2)

    3

    Zusammenfassung und Fragen Kap. 3, Wiederholungsfragen, (Kap. 2, 3)

    4

    Zusammenfassung und Fragen Kap. 4, Wiederholungsfragen, (Kap. 3, 4)

    5

    1. Teiltest

    6

    Zusammenfassung und Fragen Kap. 5

    7

    Zusammenfassung und Fragen Kap. 6, Wiederholungsfragen (Kap. 5, 6)

    8

    Zusammenfassung und Fragen Kap. 7, Wiederholungsfragen (Kap. 6, 7)

    9

    Zusammenfassung und Fragen Kap. 8, Wiederholungsfragen (Kap. 7, 8)

    10

    2. Teiltest

    Last edited: 2021-12-14



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