040195 KU Data Analysis on Organization and Personnel (MA) (2022W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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VOR-ORT
Zusammenfassung
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 12.09.2022 09:00 bis Fr 23.09.2022 12:00
- Anmeldung von Mi 28.09.2022 09:00 bis Do 29.09.2022 12:00
- Abmeldung bis Fr 14.10.2022 23:59
An/Abmeldeinformationen sind bei der jeweiligen Gruppe verfügbar.
Gruppen
Gruppe 1
service email address: opim.bda@univie.ac.at
max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Dienstag 04.10. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 11.10. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 18.10. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 25.10. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 08.11. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 15.11. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 22.11. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 29.11. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 06.12. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Donnerstag 15.12. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 10.01. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 17.01. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 24.01. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Dienstag 31.01. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
The final grade will be based on assignments, group presentation (may be substituted with assignments), and active in class participation. Attendance during the lectures is mandatory.• Assignments (60%)
• Group presentation (30%) (may be substituted with additional assignments)
• Participation (10%).
• Group presentation (30%) (may be substituted with additional assignments)
• Participation (10%).
Gruppe 2
service email address: opim.bda@univie.ac.at
max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Montag 07.11. 11:30 - 13:00 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Montag 14.11. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Mittwoch 16.11. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Montag 21.11. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Mittwoch 23.11. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Montag 09.01. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Mittwoch 11.01. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Montag 16.01. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Mittwoch 18.01. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Mittwoch 25.01. 15:00 - 16:30 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Summary: “This course emphasizes statistical methods for analyzing data used by social scientists. Topics include simple and multiple regression analyses and the various methods of detecting and correcting data problems.”Goal: Upon completion of the course, students will be able to undertake regression analysis and inference on a variety of hypotheses involving cross-sectional and time series data.This course introduces students to regression tools for analyzing data in economics, finance and related disciplines. Extensions include regression with discrete random variables, instrumental variables regression, quasi-experiments, and regression with time series data. The objective of the course is for the student to learn how to conduct – and how to critique – empirical studies in economics, finance and related fields. Accordingly, the emphasis of the course is on empirical applications. The mathematics of econometrics will be introduced only as needed and will not be a central focus.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
The final grade will be based on assignments, group presentation (may be substituted with assignments), and active in class participation. Attendance during the lectures is mandatory.
• Assignments (60%)
• Group presentation (30%) (may be substituted with additional assignments)
• Participation (10%).
• Assignments (60%)
• Group presentation (30%) (may be substituted with additional assignments)
• Participation (10%).
Information
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
1 (sehr gut) → 100-89 poins
2 (gut) → 88-76 poins
3 (befriedigend) → 75-63 poins
4 (genügend) → 62-50 poins
5 (nicht genügend) → 49-0 poins
2 (gut) → 88-76 poins
3 (befriedigend) → 75-63 poins
4 (genügend) → 62-50 poins
5 (nicht genügend) → 49-0 poins
Prüfungsstoff
Topics discussed in class with focus on application of statistical methods.
Literatur
Hair et al. (2013) Multivariate Data Analysis. Pearson
Wooldridge „Introductory Econometrics“
– Chapters 1-8, 15, 17
Peter Kennedy „A guide to Econometrics“
– Chapters 1-12, 16, 17
Kohler/Kreuter „Data Analysis using Stata“
– Chapter 8 and 9
Wooldridge „Introductory Econometrics“
– Chapters 1-8, 15, 17
Peter Kennedy „A guide to Econometrics“
– Chapters 1-12, 16, 17
Kohler/Kreuter „Data Analysis using Stata“
– Chapter 8 and 9
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Di 06.12.2022 12:48
The aim of this course is to provide participants with an understanding of the quantitative research process from hypotheses development to testing the hypotheses with the appropriate statistical methods.Goal: Upon completion of the course, participants should be able to conduct their own study and analyses data sets with a variety of statistical methods. Discussed topics include:• Developing and testing hypotheses
• Introduction to univariate and multivariate methods
• Analysis of variance
• Regression analysisThe emphasis is on empirical applications and the mathematics of econometric will be introduced only as needed.