040331 KU Empirical Methods in Decision Sciences (MA) (2022S)

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

service email address: opim.bda@univie.ac.at

Moodle

An/Abmeldung

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

Anmeldung von Mo 07.02.2022 09:00 bis Mo 21.02.2022 23:59
Anmeldung von Do 24.02.2022 09:00 bis Fr 25.02.2022 23:59
Abmeldung bis Mo 14.03.2022 23:59

Details

max. 33 Teilnehmer*innen

Sprache: Englisch

Lehrende

Aysegül Engin

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

    
    Mittwoch
    02.03.
    15:00 - 16:30
    Seminarraum 13  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    (Vorbesprechung)
  
    Mittwoch
    09.03.
    15:00 - 16:30
    Seminarraum 13  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Mittwoch
    16.03.
    15:00 - 16:30
    Seminarraum 13  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Mittwoch
    23.03.
    15:00 - 16:30
    Seminarraum 13  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Mittwoch
    30.03.
    15:00 - 16:30
    Seminarraum 13  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Mittwoch
    06.04.
    15:00 - 16:30
    Hörsaal 16  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
Seminarraum 13  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Mittwoch
    27.04.
    15:00 - 16:30
    Seminarraum 13  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Mittwoch
    04.05.
    15:00 - 16:30
    Seminarraum 13  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Mittwoch
    11.05.
    15:00 - 16:30
    Seminarraum 13  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Mittwoch
    18.05.
    15:00 - 16:30
    Seminarraum 13  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Mittwoch
    25.05.
    15:00 - 16:30
    Seminarraum 13  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
Seminarraum 14  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Mittwoch
    01.06.
    15:00 - 16:30
    Seminarraum 13  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Mittwoch
    08.06.
    15:00 - 16:30
    Seminarraum 13  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Mittwoch
    15.06.
    15:00 - 16:30
    Seminarraum 13  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Mittwoch
    22.06.
    15:00 - 16:30
    Seminarraum 13  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Mittwoch
    29.06.
    15:00 - 16:30
    Hörsaal 3  Oskar-Morgenstern-Platz 1  Erdgeschoß
Seminarraum 13  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

In this course students are introduced to decision science relevant empirical methods. The major focus point of the course is the design and implementation of computerized interactive and static experiments. Students are introduced to the theoretical knowledge about various experimental designs, practical implementation of the designed experiment using Python language based platform and analysis of the results using Python & R based tools. Principal interest in computer programming can be helpful for this course. The course is taught in English.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Written exam concerning theoretical design knowledge
oTree assignments
Data analysis assignments

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Students need a laptop for oTree and data analysis assignments.
All partial achievements (exam & assignments) must be positive in order to have a positive grade from the course.
0-50 points => 5
51-63 points => 4
64-75 points => 3
76-87 points => 2
88-100 points => 1

Prüfungsstoff

Course content

Literatur

Douglas, C. M. (2019). Design analysis of Experiments. John Wiley & Sons
Donohue, K., Katok, E., & Leider, S. (Eds.). (2018). The handbook of behavioral operations. John Wiley & Sons.
Guttag, J. V. (2013). Introduction to computation and programming using Python. Mit Press.
For oTree: https://otree.readthedocs.io/en/latest/
For Python: https://www.python.org
For JupyterLab: https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/
For R: https://www.r-project.org

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Do 03.03.2022 16:08