Syllabus

Title
0427 Statistik für Volkswirtschaft und Sozioökonomie mit R
Instructors
Dr. Marcus Wurzer
Contact details
Type
PI
Weekly hours
2
Language of instruction
Deutsch
Registration
09/15/22 to 10/04/22
Registration via LPIS
Notes to the course
Subject(s) Bachelor Programs
Dates
Day Date Time Room
Monday 10/10/22 12:30 PM - 02:00 PM LC.2.064 PC Raum
Monday 10/17/22 12:30 PM - 02:00 PM LC.2.064 PC Raum
Monday 10/24/22 12:30 PM - 02:00 PM LC.2.064 PC Raum
Monday 11/07/22 12:30 PM - 02:30 PM LC.2.064 PC Raum
Monday 11/14/22 12:00 PM - 02:00 PM LC.-1.038
Monday 11/21/22 12:00 PM - 02:00 PM LC.2.064 PC Raum
Monday 11/28/22 12:00 PM - 02:00 PM LC.-1.038
Monday 12/05/22 12:00 PM - 02:00 PM LC.-1.038
Monday 12/12/22 09:00 AM - 11:00 AM LC.2.064 PC Raum
Monday 12/12/22 11:00 AM - 01:00 PM LC.2.064 PC Raum
Monday 12/19/22 11:00 AM - 01:00 PM LC.-1.038
Monday 01/09/23 11:00 AM - 12:30 PM TC.-1.61
Monday 01/16/23 11:00 AM - 12:30 PM TC.3.02
Monday 01/23/23 11:00 AM - 12:30 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)
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.
Attendance requirements
  • Prüfungsimmanente Lehrveranstaltungen (PI) haben Anwesenheitspflicht / Mindestanwesenheit:  80% . Im Falle einer Abwesenheit ist die/der LV-Leiter/in bitte (nach Möglichkeit) vorab zu informieren!
  • Hinweis zur Covid-19 betreffenden Sonderregelung: Wenn Studierende sich in Quarantäne begeben müssen oder anderweitig davon abgehalten werden, zum Unterricht zu erscheinen - beispielsweise aufgrund einer eigenen Infektion oder behördlich verordneter Lockdown-Maßnahmen - und dies die Teilnahme an einer Prüfung und/oder die Komplettierung anderer erforderlicher Bewertungsgrundlagen beeinflusst, so ist der Kursleiter ermächtigt, für die betroffen Studierenden bedarfsweise alternative Möglichkeiten zu schaffen, um die Anwesenheits- bzw. Beurteilungskriterien zu erfüllen. Auf Studierende desselben Kurses in derselben Situation treffen dieselben Maßnahmen zu.
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.).

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.

 

Readings

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Availability of lecturer(s)
marcus.wurzer@wu.ac.at
Last edited: 2022-04-12



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