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

040132 UE Statistik 1 (2025S)

2.00 ECTS (1.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

Zusammenfassung

1 Nadin , Moodle
2 Nadin , Moodle
3 GEMISCHT Grass , Moodle
4 Pastukhov , Moodle
5 Pastukhov , Moodle
6 Guzmics , Moodle
7 Guzmics , Moodle
8 DIGITAL Grass , Moodle

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
An/Abmeldeinformationen sind bei der jeweiligen Gruppe verfügbar.

Gruppen

Gruppe 1

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Mittwoch 05.03. 15:00 - 16:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 19.03. 15:00 - 16:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 26.03. 15:00 - 16:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 02.04. 15:00 - 16:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 09.04. 15:00 - 16:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 30.04. 15:00 - 16:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 07.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 14.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 22.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
    Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Mittwoch 28.05. 15:00 - 16:30 Seminarraum 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Donnerstag 05.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
    Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

The course aims to provide elementary knowledge in probability and statistics so that students may gain practical skills in statistical problem-solving.

Contents:

1. event spaces & probability
2. distribution function, expected value, and variance
3. discrete and continuous distributions
4. descriptive statistics and estimation
5. statistical hypothesis tests

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Endterm and/or retake at the end of the semester. Presentation and marking of exercises.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

The final grade is determined as follows:

Endterm: 50%
Marked exercises: 30%
Presentation: 20%

For a passing grade, 50% of all points are necessary. Additionally, at least 50% of exercises have to be marked and 50% of the endterm points must be obtained.

Prüfungsstoff

Contents of the topics covered.

Literatur

Collection of problems (available on Moodle).
Material from the lecture "Statistics 1 (VO)" from Summer Semester 2025.
Henze, N. (2008) Stochastik für Einsteiger.
Krengel, U. (2000) Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik.
Fahrmeir, L., Künstler, R., Pigeot, I., Tutz, G. (2007) Statistik: Der Weg zur Datenanalyse.
Larsen, R.J., Marx, M.L. (2012) Introduction to Mathematical Statistics and its Applications.

Gruppe 2

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Mittwoch 05.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 19.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 26.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 02.04. 13:15 - 14:45 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 09.04. 13:15 - 14:45 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 30.04. 13:15 - 14:45 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 07.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 14.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 22.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
    Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Mittwoch 28.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Donnerstag 05.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
    Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

The course aims to provide elementary knowledge in probability and statistics so that students may gain practical skills in statistical problem-solving.

Contents:

1. event spaces & probability
2. distribution function, expected value, and variance
3. discrete and continuous distributions
4. descriptive statistics and estimation
5. statistical hypothesis tests

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Endterm and/or retake at the end of the semester. Presentation and marking of exercises.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

The final grade is determined as follows:

Endterm: 50%
Marked exercises: 30%
Presentation: 20%

For a passing grade, 50% of all points are necessary. Additionally, at least 50% of exercises have to be marked and 50% of the endterm points must be obtained.

Prüfungsstoff

Contents of the topics covered.

Literatur

Collection of problems (available on Moodle).
Material from the lecture "Statistics 1 (VO)" from Summer Semester 2025.
Henze, N. (2008) Stochastik für Einsteiger.
Krengel, U. (2000) Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik.
Fahrmeir, L., Künstler, R., Pigeot, I., Tutz, G. (2007) Statistik: Der Weg zur Datenanalyse.
Larsen, R.J., Marx, M.L. (2012) Introduction to Mathematical Statistics and its Applications.

Gruppe 3

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

ACHTUNG: Endterm-Test vor Ort!
In der Woche nach der letzten Übungseinheit findet ein Endterm-Test am OMP statt (der genaue Termin wird noch bekannt gegeben).
Die Teilnahme muss persönlich vor Ort erfolgen, eine digitale Prüfungsmöglichkeit gibt es nicht.

  • Donnerstag 06.03. 09:45 - 11:15 Digital
  • Donnerstag 13.03. 09:45 - 11:15 Digital
  • Donnerstag 20.03. 09:45 - 11:15 Digital
  • Donnerstag 27.03. 09:45 - 11:15 Digital
  • Donnerstag 03.04. 09:45 - 11:15 Digital
  • Donnerstag 10.04. 09:45 - 11:15 Digital
  • Donnerstag 08.05. 09:45 - 11:15 Digital
  • Donnerstag 22.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
    Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Donnerstag 05.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
    Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß

Gruppe 4

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Dienstag 04.03. 16:45 - 18:15 Hörsaal 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 11.03. 16:45 - 18:15 Hörsaal 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 18.03. 16:45 - 18:15 Hörsaal 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 25.03. 16:45 - 18:15 Hörsaal 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 01.04. 16:45 - 18:15 Hörsaal 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 08.04. 16:45 - 18:15 Hörsaal 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 29.04. 16:45 - 18:15 Hörsaal 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 22.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
    Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Donnerstag 05.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
    Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

The aim of the course is to provide to students elementary knowledges in probability and statistics so that they gain practical skills in statistical problem solving.
Contents:
1. event spaces & probability
2. distribution function, expected value and variance
3. discrete and continuous distributions
4. descriptive statistics and estimation
5. statistical hypothesis tests

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Endterm and/or retake at the end of the semester.
Presentation and marking of exercises.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

The final grade is determined as follows:
Endterm: 50%
Marked exercises: 30%
Presentations: 20%
For a passing grade, 50% of all points are necessary. Additionally, at least 50% of exercises have to marked and 50% of the endterm points must be obtained.

Prüfungsstoff

Contents of the topics covered

Literatur

Collection of problems (available on Moodle).
Material from the lecture "Statistics 1 (VO)" from Summer Semester 2025.
Henze, N. (2008) Stochastik für Einsteiger.
Krengel, U. (2000) Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik.
Fahrmeir, L., Künstler, R., Pigeot, I., Tutz, G. (2007) Statistik: Der Weg zur Datenanalyse.
Larsen, R.J., Marx, M.L. (2012) Introduction to Mathematical Statistics and its Applications.

Gruppe 5

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Mittwoch 05.03. 16:45 - 18:15 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Donnerstag 13.03. 11:30 - 13:00 Hörsaal 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 19.03. 16:45 - 18:15 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 26.03. 16:45 - 18:15 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 02.04. 16:45 - 18:15 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 09.04. 16:45 - 18:15 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 30.04. 16:45 - 18:15 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Donnerstag 22.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
    Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Donnerstag 05.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
    Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

The aim of the course is to provide to students elementary knowledges in probability and statistics so that they gain practical skills in statistical problem solving.

Contents:

1. event spaces & probability
2. distribution function, expected value and variance
3. discrete and continuous distributions
4. descriptive statistics and estimation
5. statistical hypothesis tests

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Endterm and/or retake at the end of the semester.
Presentation and marking of exercises.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

The final grade is determined as follows:
Endterm: 50%
Marked exercises: 30%
Presentations: 20%

For a passing grade, 50% of all points are necessary. Additionally, at least 50% of exercises have to marked and 50% of the endterm points must be obtained.

Prüfungsstoff

Inhalte der behandelten Themen

Literatur

Collection of problems (available on Moodle).
Material from the lecture "Statistics 1 (VO)" from Summer Semester 2025.
Henze, N. (2008) Stochastik für Einsteiger.
Krengel, U. (2000) Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik.
Fahrmeir, L., Künstler, R., Pigeot, I., Tutz, G. (2007) Statistik: Der Weg zur Datenanalyse.
Larsen, R.J., Marx, M.L. (2012) Introduction to Mathematical Statistics and its Applications.

Gruppe 6

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Dienstag 04.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 11.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 18.03. 13:15 - 14:45 Digital
  • Dienstag 25.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 01.04. 13:15 - 14:45 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 08.04. 13:15 - 14:45 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 29.04. 13:15 - 14:45 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Donnerstag 22.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
    Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Mittwoch 11.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 12.06. 15:00 - 16:30 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

Gruppe 7

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Dienstag 04.03. 11:30 - 13:00 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Dienstag 11.03. 11:30 - 13:00 Digital
  • Dienstag 18.03. 11:30 - 13:00 Digital
  • Dienstag 25.03. 11:30 - 13:00 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Dienstag 01.04. 11:30 - 13:00 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Dienstag 08.04. 11:30 - 13:00 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Dienstag 29.04. 11:30 - 13:00 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Donnerstag 22.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
    Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Mittwoch 11.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 12.06. 15:00 - 16:30 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

Gruppe 8

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

ACHTUNG: Endterm-Test vor Ort!
In der Woche nach der letzten Übungseinheit findet ein Endterm-Test am OMP statt (der genaue Termin wird noch bekannt gegeben).
Die Teilnahme muss persönlich vor Ort erfolgen, eine digitale Prüfungsmöglichkeit gibt es nicht.

  • Donnerstag 06.03. 11:30 - 13:00 Digital
  • Donnerstag 13.03. 11:30 - 13:00 Digital
  • Donnerstag 20.03. 11:30 - 13:00 Digital
  • Donnerstag 27.03. 11:30 - 13:00 Digital
  • Donnerstag 03.04. 11:30 - 13:00 Digital
  • Donnerstag 10.04. 11:30 - 13:00 Digital
  • Donnerstag 08.05. 13:15 - 14:45 Digital
  • Donnerstag 22.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
    Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Donnerstag 05.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
    Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 08.09.2025 00:01