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

040149 UK Lineare Multivariate Statistik (2025S)

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

Voraussetzung: Lineare Algebra, Lineare Modelle
Moodle

An/Abmeldung

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

Details

max. 65 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Dienstag 04.03. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Dienstag 11.03. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Dienstag 18.03. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Dienstag 25.03. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Dienstag 01.04. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Dienstag 08.04. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Dienstag 29.04. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Dienstag 06.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Dienstag 13.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Dienstag 20.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 27.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Dienstag 10.06. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Dienstag 17.06. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Dienstag 24.06. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Ziele:
Praxisnahe Vermittlung von fortgeschrittenen Methoden der angewandten Statistik, insbesondere von multivariaten Verfahren. Vermitteln eines Grundverständnisses für die statistische Modellierung. Durchführung von praxisorientierten Datenanalysen mittels R

Inhalte:
1. Varianzanalyse
2. Hauptkomponenten- und Faktorenanalyse
3. Diskriminanzanalyse
4. Clusteranalyse

Methoden:
Vorlesung mit kombinierter Übung.
Vorlesungsskript und Daten werden zur Verfügung gestellt.
Studierende müssen in statistischer Software am eigenen Rechner programmieren.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Zwei digitale Multiple-Choice Prüfungen via Moodle am eigenen Rechner im Hörsaal (Midterm am 29.04.2025 und Endterm am 24.06.2025).

Die Verwendung von KI-Tools (z. B. ChatGPT) ist nur dann erlaubt, wenn diese von der Lehrveranstaltungsleitung ausdrücklich gefordert werden (z. B. für einzelne Arbeitsaufgaben).

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Jede Prüfung hat 20 Multiple-Choice Fragen. Für jede richtige Antwort gibt es einen Punkt (Teilpunkte sind möglich).

Die Note ermittelt sich nach dem Schema: 4 ab 20 Punkten, 3 ab 25 Punkten, 2 ab 30 Punkten, 1 ab 35 Punkten.

Prüfungsstoff

Inhalte der behandelten Themen.

Literatur

Fahrmeir, L., Hamerle, A., Tutz, G. (1996) Multivariate statistische Verfahren
Izenman, A.J. (2008) Modern multivariate statistical techniques
Johnson, R. A., Wichern, D.W. (2007) Applied multivariate statistical analysis

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 27.07.2026 10:53