Universität Wien FIND

Ab 1. Juli sind die Gebäude der Universität Wien wieder öffentlich zugänglich und können zu den jeweiligen Öffnungszeiten uneingeschränkt betreten werden. Der Lehrbetrieb ist bis zum Semesterende auf home-learning umgestellt. Wichtig ist, dass Sie die Hygiene- und Verhaltensregeln weiterhin einhalten.

Weitere Informationen zum Studien- und Prüfungsbetrieb im Sommer finden Sie unter studieren.univie.ac.at.
Die Planungen für das kommende Wintersemester laufen bereits. Studierende werden rechtzeitig per E-Mail und laufend auf studieren.univie.ac.at/home-learning informiert.

Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

040129 VO Statistik 1 (2020S)

6.00 ECTS (3.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften

Ausführliche Kursbeschreibung auf Homepage

http://homepage.univie.ac.at/erhard.reschenhofer/

Die Fragestunde (Anja Bohatschek) findet statt: MO wtl von 02.03.2020 bis 29.06.2020 16.45-18.15 Ort: Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
MO 16.03.2020 18.30-20.00 Ort: Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Die Fragestunden ab 27.04.2020 finden nur nach vorheriger E-Mail Anmeldung (anja.bohatschek@univie.ac.at) statt.

Derzeit wird statt des Tutoriums ein Moodle-Kurs von Anja Bohatschek angeboten. Sie koennen sich unter dem Link: https://moodle.univie.ac.at/enrol/index.php?id=140360 selbst einschreiben und teilnehmen.

An/Abmeldung

Details

Sprache: Deutsch

Prüfungstermine

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Präsenz-Lehre war in diesem Semester nur an den ersten drei der elf angekündigten Termine möglich. Danach wurde der Lehrbetrieb an der Universität Wien auf Home-Learning und E-Learning umgestellt. Ein Skriptum zur Vorlesung, Übungstests, ergänzende Unterlagen für Home-Learning sowie aktuelle Informationen sind auf der Homepage des LV-Leiters zu finden: https://homepage.univie.ac.at/erhard.reschenhofer/

Dienstag 03.03. 11:30 - 13:00 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Donnerstag 05.03. 08:00 - 13:00 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Dienstag 10.03. 11:30 - 13:00 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Dienstag 17.03. 11:30 - 13:00 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Donnerstag 19.03. 08:00 - 13:00 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Dienstag 24.03. 11:30 - 13:00 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Donnerstag 26.03. 08:00 - 13:00 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Dienstag 31.03. 11:30 - 13:00 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Donnerstag 02.04. 08:00 - 13:00 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Dienstag 21.04. 11:30 - 13:00 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Donnerstag 23.04. 08:00 - 13:00 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Logik und Mengenlehre
Ereignisse und ihre Wahrscheinlichkeiten
Diskrete Zufallsvariablen
Stetige Zufallsvariablen
Zentraler Grenzwertsatz
Schätzen
Testen
Lineare Regression
Statistische Software R

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Von Mai 2020 bis Jänner 2021 werden die Prüfungen ausnahmsweise als digitale schriftliche Prüfungen im Open-Book-Format abgehalten. Es darf auch ein Taschenrechner verwendet werden. Die Fragen werden zu Beginn der Prüfung in Moodle bereitgestellt. Ein doc-File mit einem Deckblatt für digitale schriftliche Prüfungen und einem weiteren Blatt zum Eintragen der Antworten kann von Moodle heruntergeladen und nach dem Ausfüllen wieder hochgeladen werden (spätestens 50 Minuten nach dem Beginn).

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Für die digitale Prüfung wird die Anzahl der Fragen von 15 auf 12 reduziert und die (reine) Arbeitszeit von 60 auf 50 Minuten. Mit Ausnahme einer möglichen Frage zu den Normalengleichungen werden keine Fragen zu den Kapiteln TESTEN und LINEARE REGRESSION gestellt. Für jede richtige Antwort gibt es einen Punkt (0-5 Punkte: 5, 6 Punkte: 4, 7-8 Punkte: 3, 9-10 Punkte: 2, 11-12 Punkte: 1).

Prüfungsstoff

Logik und Mengenlehre
Ereignisse und ihre Wahrscheinlichkeiten
Diskrete Zufallsvariablen
Stetige Zufallsvariablen
Zentraler Grenzwertsatz
Schätzen
Statistische Software R

Literatur

R. J. Larsen and M. L. Marx: Introduction to Mathematical Statistics and its Applications. Pearson Prentice Hall

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mi 29.07.2020 15:47