040038 VO Ökonometrie und Statistik (MA) (2019S)
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An/Abmeldung
Details
Sprache: Deutsch
Prüfungstermine
Freitag
28.06.2019
11:30 - 13:00
Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Montag
23.09.2019
16:45 - 18:15
Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Montag
25.11.2019
16:45 - 18:15
Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Mittwoch
06.03.
16:45 - 18:15
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Mittwoch
13.03.
16:45 - 18:15
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Mittwoch
20.03.
16:45 - 18:15
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Mittwoch
27.03.
16:45 - 18:15
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Mittwoch
03.04.
16:45 - 18:15
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Mittwoch
10.04.
16:45 - 18:15
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Mittwoch
08.05.
16:45 - 18:15
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Donnerstag
16.05.
16:45 - 18:15
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Mittwoch
22.05.
16:45 - 18:15
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Mittwoch
29.05.
16:45 - 18:15
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Mittwoch
05.06.
16:45 - 18:15
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Mittwoch
12.06.
16:45 - 18:15
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Mittwoch
19.06.
16:45 - 18:15
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Mittwoch
26.06.
16:45 - 18:15
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Schriftliche Prüfung
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Um den Kurs positiv zu absolvieren müssen mindestens 50% der Punkte erreicht werden.
Prüfungsstoff
Analysieren einer Problemstellung und skizieren der Lösung mittels DataminingVerstehen (= lesen und interpretieren können) der statistischen Modellgleichungen
und der Vorgehensweise beim DataminingMehr Details zur Prüfung werden während des Kurses bekanntgegeben.
und der Vorgehensweise beim DataminingMehr Details zur Prüfung werden während des Kurses bekanntgegeben.
Literatur
Luis Torgo / "Data Mining with R Learning with Case Studies"
Folien die im Kurs diskutiert werden .
Folien die im Kurs diskutiert werden .
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:28
. Fraud Detection
. Revenue Management
. Market ResearchDie vorgestellten Konzepte des Dataming’s und Big Data umfassen u.a.. Sampling
. Supervised und unsupervised learning
. multiple Regression,
. logistische Regression
. Kontingenztafelanalyse
. Varianzanalyse
. Zeitreihenanalyse