040038 VO Ökonometrie und Statistik (MA) (2022S)
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Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
Details
Sprache: Deutsch
Prüfungstermine
Donnerstag
30.06.2022
16:45 - 18:15
Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Donnerstag
22.09.2022
16:45 - 18:15
Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Donnerstag
17.11.2022
16:45 - 18:15
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Dienstag
01.03.
16:45 - 18:15
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Dienstag
08.03.
16:45 - 18:15
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Dienstag
15.03.
16:45 - 18:15
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Dienstag
22.03.
16:45 - 18:15
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Dienstag
29.03.
16:45 - 18:15
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Dienstag
05.04.
16:45 - 18:15
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Dienstag
03.05.
16:45 - 18:15
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Dienstag
10.05.
16:45 - 18:15
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Dienstag
17.05.
16:45 - 18:15
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Dienstag
24.05.
16:45 - 18:15
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Dienstag
31.05.
16:45 - 18:15
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Dienstag
14.06.
16:45 - 18:15
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Dienstag
21.06.
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 60% 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
Folien und Audio
Themenbezogen Literaturhinweise während des Kurses
Themenbezogen Literaturhinweise während des Kurses
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Di 10.01.2023 11:48
. Fraud Detection
. Revenue Management
. Market ResearchDie vorgestellten Konzepte des Dataming’s und Big Data umfassen u.a.. multiple Regression,
. logistische Regression
. Kontingenztafelanalyse
. Varianzanalyse
. Zeitreihenanalyse
. Supervised und unsupervised learning