Vorlesungsverzeichnis

WiSe 19/20  
 Wirtschaftswiss...  
 Statistik  
 Lehrveranstaltung

WiSe 19/20: Modulangebote

Statistik

0191d_m30

  • Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler (Mathematics for Economists)

    0171dA1.5

    Qualifikationsziele:
     Die Studentinnen und Studenten kennen die wesentlichen mathematischen Methoden, die sie benötigen, um inihrem weiteren Studium formalisierte ökonomische Sachverhalte zu verstehen und eigenständige Lösungen fürdarauf bezogene Probleme entwickeln zu können. Dazu gehören die grundlegenden Kenntnisse in linearer Algebra und Analysis sowie deren Anwendung auf ökonomische Fragestellungen. Darüber hinaus wird eine positive Wertschätzung von individuellen und kulturellen Verschiedenheiten der Studentinnen und Studenten für die Lehr- und Lernerfolge nutzbar gemacht.

    Inhalte:
     Vektoren, Matrizen, Determinanten, Lineare Gleichungssysteme, Funktionen von einer und mehreren Veränderlichen, gewöhnliche und partielle Ableitungen, Extremwerte von Funktionen ohne und mit Nebenbedingungen,Integralrechnung.

    Veranstaltungssprache
     Deutsch/Englisch

    Arbeitszeitaufwand
     180 Stunden (6 LP)

    Dauer des Moduls / Häufigkeit des Angebots
    ein Semester / jedes Wintersemester

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    • 102007 Vorlesung
      Mathematik (V) (Dieter Nautz)
      Zeit: Mo 08:00-10:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 14.10.2019)
      Ort: Hs 101 Hörsaal (Garystr. 21)
    • 102008 Übung
      Mathematik (Ü) (Dieter Nautz)
      Zeit: Di 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.10.2019)
      Ort: Hs 101 Hörsaal (Garystr. 21)
    • 102009 Tutorium
      Mathematik (T) (Lea Sieckmann)
      Zeit: Mi 10:00-12:00, Mi 12:00-14:00, Mi 14:00-16:00, Mi 16:00-18:00, Do 08:00-10:00, Do 10:00-12:00, Do 12:00-14:00, Do 14:00-16:00, Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 23.10.2019)
      Ort: Mi 328 Hörsaal (Boltzmannstr. 16-20), Do 328 Hörsaal (Boltzmannstr. 16-20), Do HFB/K II Konferenzraum (Garystr. 35-37), Do HFB/K III Konferenzraum (Garystr. 35-37), Do Hs 102 Hörsaal (Garystr. 21), Do Hs 103 Hörsaal (Garystr. 21), Do Hs 108a Hörsaal ...

  • Schließende Statistik (Inferential Statistics)

    0171dA1.7

    Qualifikationsziele:
     Die Studentinnen und Studenten können Entscheidungen auf Basis statistischer Daten treffen und die Güte dieser Entscheidungen beurteilen. Sie besitzen des Weiteren Fähigkeiten zum Lösen dreier zentraler statistischer Problemstellungen: Schätzung eines unbekannten Parameters einer Verteilung (Punktschätzung), Angabe eines Vertrauensbereichs für den unbekannten Parameter (Konfidenzintervalle) sowie Aussagen über die Gleichheit bzw. Ungleichheit von Verteilungen (Tests) treffen zu können. Die Studentinnen und Studenten sind in der Lage, diese Techniken anhand von empirischen Daten rechnergestützt selbstständig anzuwenden. Hierbei wirken sich divers zusammengesetzte Studierendengruppen aufgrund der Vielfalt der Perspektiven, Erfahrungen und Fähigkeiten ihrer Mitglieder positiv auf die Qualität der Forschung aus und erbringen einen beträchtlichen Mehrwert.

    Inhalte:
     Stetige Verteilungsmodelle, Stichprobenfunktionen, Schätzen von Parametern, Konfidenzintervalle, Testen von Hypothesen, Regressionsanalyse.

    Veranstaltungssprache
     Deutsch/Englisch

    Arbeitszeitaufwand
     180 Stunden (6 LP)

    Dauer des Moduls / Häufigkeit des Angebots
    ein Semester / jedes Wintersemester

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    • 102013 Vorlesung
      Schließende Statistik (V) (Timo Schmid)
      Zeit: Di 08:00-10:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 15.10.2019)
      Ort: Hs 104 Hörsaal (Garystr. 21)
    • 102014 Übung
      Schließende Statistik (Ü) (Timo Schmid)
      Zeit: Do 08:00-10:00 (Erster Termin: 17.10.2019)
      Ort: Hs 104 Hörsaal (Garystr. 21)
    • 102015 Tutorium
      Schließende Statistik (T) (Dienstag, 10 – 12 Uhr: Yeonjoo Lee Montag, 16 – 18 Uhr: Nicolas Frink Mittwoch, 14 – 16 Uhr: Florian Stammwitz)
      Zeit: Mo 16:00-18:00, Di 10:00-12:00, Mi 14:00-16:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 16.10.2019)
      Ort: Mo HFB/C Hörsaal (Garystr. 35-37), Di HFB/D Hörsaal (Garystr. 35-37), Mi HFB/A Hörsaal (Garystr. 35-37), Mi HFB/C Hörsaal (Garystr. 35-37)

  • Statistische Modellierung (Statistical Modeling)

    0171dB2.2

    Qualifikationsziele:
     Es wird empfohlen, zuvor das Modul „Einführung in die Ökonometrie“ zu absolvieren. Die Studentinnen und Studenten erlernen den Umgang mit der Analyse von Daten, für die das Regressionsmodellnicht angemessen ist. Es werden die wichtigsten Modelle bei der Analyse nominaler, ordinaler bzw. ganzzahliger Merkmale behandelt, sodass Teilnehmerinnen und Teilnehmer diese Modelle sowohl beschreiben als auch empirisch anwenden können. Weiterhin wird die Analyse allgemeiner Abhängigkeitsmuster diskutiert. Die Studentinnen und Studenten erlernen die entsprechenden Methoden und werden in die Lage versetzt, Ergebnisse, die auf diesen Verfahren beruhen, sinnvoll zu interpretieren. Im Übungsteil wird die Benutzung von entsprechender Soft-ware erlernt und die erhaltenen Ergebnisse werden anhand von Beispielen interpretiert. Allen Studentinnen und Studenten wird gleichermaßen die Möglichkeit eröffnet, ihren konzeptionellen Beitrag zu leisten.

    Inhalte:
     Logit- und Probit-Modelle, Schwellenwertmodelle, Kumulatives Probit-Modell, Modelle für Zähldaten, verallgemeinertes lineares Modell, loglineare Modelle, Modelle für Longitudinaldaten.

    Veranstaltungssprache
     Deutsch/Englisch

    Arbeitszeitaufwand
     180 Stunden (6 LP)

    Dauer des Moduls / Häufigkeit des Angebots
    ein Semester / unregelmäßig

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    • 102040 Vorlesung
      Statistische Modellierung (V) (Timo Schmid)
      Zeit: Mo 12:00-14:00, Mi 08:00-12:00 (Erster Termin: 16.10.2019)
      Ort: Hs 104a Hörsaal (Garystr. 21)
    • 102041 Methodenübung
      Statistische Modellierung (Ü) (Timo Schmid)
      Zeit: Mo 08:00-10:00 (Erster Termin: 21.10.2019)
      Ort: Hs 104a Hörsaal (Garystr. 21)

  • Stichprobenverfahren (Sampling Procedure)

    0171dB2.5

    Qualifikationsziele:
     Die Studentinnen und Studenten bekommen einen ersten Einblick in das Feld der Survey-Statistik und erlernen die methodischen Grundlagen der Stichprobentheorie sowie deren wichtigsten Auswahltechniken zu verstehen und anzuwenden. Darüber hinaus verstehen sie die Berücksichtigung von Nonresponse und den Einsatz von Kalibrationsverfahren an exemplarischen Beispielen. Die Studentinnen und Studenten haben im Übungsteil erlernt, wie die Nutzung von Statistischer Software für die Ziehung von Stichproben genutzt wird, wobei die Campus-Files der amtlichen Statistik genutzt wurden. Des Weiteren erlernen sie die entsprechenden Methoden und werden so in dieLage versetzt, den Einsatz von Stichprobenverfahren in der Praxis zu beurteilen. Außerdem können sie die wichtigsten Erhebungen der Umfragepraxis erklären und einschätzen. Durch gender- und diversitygerechte Rahmenbedingungen wird die Teilnahme aller Studentinnen und Studenten ermöglicht.

    Inhalte:
     Grundgesamtheit und Ziehungswahrscheinlichkeiten, einfache Strichproben, Bernoulli Sampling, Größenproportio-nales Ziehen, Schichtung, Klumpung, Mehrstufiges Ziehen, Regressionsschätzer, Kalibration, Telefonstichproben, ADM-Design, Mikrozensus

    Veranstaltungssprache
     Deutsch/Englisch

    Arbeitszeitaufwand
     180 Stunden (6 LP)

    Dauer des Moduls / Häufigkeit des Angebots
    ein Semester / unregelmäßig

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    • 102074 Vorlesung
      Stichprobenverfahren (V) (Timo Schmid)
      Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 29.10.2019)
      Ort: HFB/K III Konferenzraum (Garystr. 35-37)
    • 102075 Methodenübung
      Stichprobenverfahren (Ü) (Timo Schmid)
      Zeit: Di 16:00-18:00 (Erster Termin: 29.10.2019)
      Ort: , HFB/K III Konferenzraum

Studienfächer A-Z