Syllabus

Title
0709 Statistik für Volkswirtschaft und Sozioökonomie mit R
Instructors
Dipl.-Ing. Verena Köck, MSc (WU)
Contact details
verena.koeck@wu.ac.at
Type
PI
Weekly hours
2
Language of instruction
Deutsch
Registration
09/15/22 to 09/21/22
Registration via LPIS
Notes to the course
Subject(s) Bachelor Programs
Statistics for Economics and Social Sciences
Dates
Day Date Time Room
Friday 10/07/22 02:00 PM - 04:00 PM LC.-1.038
Friday 10/14/22 02:00 PM - 04:00 PM LC.2.064 PC Raum
Friday 10/21/22 02:00 PM - 04:00 PM LC.2.064 PC Raum
Friday 10/28/22 02:00 PM - 04:00 PM LC.-1.038
Friday 11/04/22 04:00 PM - 06:00 PM LC.-1.038
Friday 11/11/22 02:00 PM - 04:00 PM LC.-1.038
Friday 11/18/22 02:00 PM - 04:00 PM LC.-1.038
Friday 11/25/22 04:00 PM - 06:00 PM LC.2.064 PC Raum
Friday 12/02/22 02:00 PM - 04:00 PM LC.2.064 PC Raum
Friday 12/09/22 02:00 PM - 04:00 PM LC.2.064 PC Raum
Friday 01/13/23 02:00 PM - 04:00 PM LC.-1.038
Friday 01/20/23 04:00 PM - 06:00 PM LC.2.064 PC Raum

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Contents

 

  • Einführung in R
  • Deskriptive Statistik und Visualisierung:
  1. Lageparameter (Mittelwert, Medianm...)
  2. Streuungsparameter (Varianz, Standardabweichung,...)
  3. Histogramm, Dichte-Plot
  4. Barplot, Spine-Plot, Mosaic-Plot
  5. Boxplot
  6. Streudiagramm
  7. Assoziation (Korrelation, Pearson & Spearman)

 

  • Statistisches Schließen:
  1. Chiquadrat-Test
  2. Konfidenzeintervall
  3. Odds ratios
  4. Logistische Regression
  5. Dummy-Variablen für kategoriale Prädiktoren
  6. Univariate und multiple lineare Regression
  7. T-Test and einfache Varianzanalyse
  8. Mann-Whitney-U-Test und Kruskal-Wallis-Test
  9. Varianzanalyse (ANOVA)

 

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Learning outcomes

In der Einführungs-LV 'Statistik' werden die wichtigsten Rechenergebnisse als R Output präsentiert, und der Schwerpunkt liegt auf der richtigen Interpretation dieser Ergebnisse, ohne ihr Zustandekommen zu hinterfragen. Das Hauptziel dieser LV  'Statistik für Volkswirtschaft und Sozioökonomie mit R' ist es, die notwendigen Kenntnisse zu erlangen, um diese Rechenergebnisse unter Zuhilfenahme der Software R selbst produzieren zu können. Ein weiteres Ziel ist es, die Kenntnisse über statistische Methoden zu erweitern und deren Umsetzung in R zu gestalten. Ein Hausübungsteil zielt auf die richtige Auswahl der Methoden und die Präsentation und Dokumentation der erzielten Ergebnisse ab.

 

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Attendance requirements

Die LV wird wöchentlich abgehalten und ist prüfungsimmanent, d.h. es besteht Anwesenheitspflicht. Begründete Abwesenheit ist im Vorhinein per E-Mail anzukündigen, aber höchstens zwei Mal zulässig.

 

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Teaching/learning method(s)

    Der Kurs findet wöchentlich statt. Die Studenten sind dazu angehalten, sich über die angegebenen Readings auf die jeweilige Einheit vorzubereiten. In der Einheit wird kurz die Theorie und deren Anwendung in R vorgestellt. Dann folgt eine Übungsphase, in der sich die Studenten selbst mit Beispielen auseinandersetzen. Es folgt die Präsentation von Lösungen der Beispiele. Ein kleines Quiz zum Beginn der meisten Einheiten soll zum Mitlernen während des Kurses anregen. Die Hausübungen werden online abgegeben. Die Abschlußprüfung findet in der letzten Einheit statt.

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      Assessment
      • Aktive Mitarbeit bei den praktischen Übungen (maximal 8 Bonuspunkte möglich).
      • Hausübung: 10 Aufgaben (50 Punkte, für jede Aufgabe 5 Punkte).
      • Quizzes mit insgesamt12 möglichen Punkten, davon werden maximal 10 Punkte gezählt.
      • Abschlußprüfung (20 Punkte).
      • Von den 80 Gesamtpunkten müssen 70% für eine positive Note erreicht werden.
      • Beurteilung: 4 – (56 – 61 P.), 3 – (62 – 67 P.), 2 – (68 – 73 P.), 1 – (74+ P.)
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      Readings

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      Last edited: 2022-04-19



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