Universität Wien

040140 UK Statistik 2 (2020S)

6.00 ECTS (3.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

ACHTUNG: Die Lehrveranstaltung findet im Juni 2020 statt!

ABLAUF:
Vorlesungsteil:
Sie erhalten beginnend mit der Kalenderwoche 22 (Vorlauf wegen Pfingsten!) bis zur KW 26 schriftliche Unterlagen per E-Mail zugesandt, welche Sie studieren.

Übungsteil:
Sie erhalten jede Woche, ebenfalls beginnend mit KW 22, ein Übungsblatt. Sie lösen die darin enthaltenen Aufgaben und laden Ihre Lösungen bis zum angegebenen Zeitpunkt auf Moodle hoch. Für weitere Details zum Ablauf des Übungsteils siehe https://stain.univie.ac.at/researchers/christian-zwatz/statistik-2/
Moodle

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 120 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Montag 27.04. 15:00 - 16:30 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 28.04. 11:30 - 13:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 04.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 05.05. 11:30 - 13:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 06.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 06.05. 11:30 - 13:00 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 11.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 12.05. 11:30 - 13:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 12.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Mittwoch 13.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 13.05. 11:30 - 13:00 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 18.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 19.05. 11:30 - 13:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 19.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Mittwoch 20.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 20.05. 11:30 - 13:00 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 25.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 26.05. 11:30 - 13:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 26.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Mittwoch 27.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 27.05. 11:30 - 13:00 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 08.06. 15:00 - 16:30 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 09.06. 11:30 - 13:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 09.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Mittwoch 10.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 10.06. 11:30 - 13:00 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 15.06. 15:00 - 16:30 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 16.06. 11:30 - 13:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 16.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Mittwoch 17.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 17.06. 11:30 - 13:00 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 22.06. 15:00 - 16:30 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 23.06. 11:30 - 13:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 24.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 24.06. 11:30 - 13:00 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 29.06. 15:00 - 16:30 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 30.06. 11:30 - 13:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 30.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
    Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
    Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Zufallsvektoren (diskreter und stetiger Fall), gemeinsame Verteilungsfunktion, gemeinsame Wahrscheinlichkeitsfunktion bzw Dichte, Randverteilungen, Randdichten, Unabhängigkeit von Zufallsvariablen, Erwartungswert von Zufallsvektoren und seine Eigenschaften, Varianz-Kovarianzmatrix, Multivariate Normalverteilung und Reproduktionssatz, Chi-Quadrat Verteilung, t- und F-Verteilung, Bedingte Verteilungen, bedingte Wahrscheinlichkeitsfunktion und bedingte Dichten, bedingter Erwartungswert, bedingte Varianz, Maximum Likelihood Methode, Momentenmethode, Längsschnittdaten (Autokorrelation, Stationarität).

Formale Voraussetzungen: Steop
Inhaltliche Voraussetzungen: Statistik 1, Mathematik 1

Wichtiger Hinweis:

Die Lehrunterlagen sind urheberrechtlich geschützt und dürfen nicht weiterverbreitet werden.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Es gibt drei Teilleistungen:
1. Ausarbeitung eines verpflichtenden Beispiels je Übungsblatt, wobei dieses Beispiel auf dem Übungsblatt jeweils als solches gekennzeichnet ist.
2. Mitarbeitskomponente im Übungsteil, d.h., Ankreuzen von (nichtverpflichtenden) Beispielen und Abgabe einer schriftlichen Lösung dieser Beispiele.
3. Schriftlicher Abschlußtest. Dieser findet am Dienstag 30.06. von 13:30 - 15:00 via Moodle statt.
Ihre Gesamptpunkteanzahl ist die Summe der Punkte aus den drei obenerwähnten Komponenten. Für eine positive Beurteilung benötigen Sie mehr als die Hälfte der erreichbaren Punkte.
Für weitere Erklärungen siehe https://stain.univie.ac.at/researchers/christian-zwatz/statistik-2/.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Insgesamt müssen Sie mehr als 50 Punkte bei Ihrer Gesamtpunkteanzahl erreichen, um den UK positiv abzuschließen.

Prüfungsstoff

Gesamter Stoff des UK.

Literatur

Es gibt unzählige Bücher, welche den behandelten Stoff abdecken. Im Folgenden eine Auswahl:
P.G.Hoel, S.C.Port & Ch.J. Stone (1971), Introduction to Probability Theory. Houghton Mifflin.
R.V. Hogg & A.T. Craig (1978), Introduction to Mathematical Statistics. Fourth Edition. MacMillan.
R.J.Larsen & M.L.Marx (2014), Introduction to Mathematical Statistics and Its Applications. Fifth Edition. Pearson.
J.A. Rice (1995), Mathematical Statistics and Data Analysis, Second Edition. Duxbury.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:19