Universität Wien FIND

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040713 UK Angewandte Statistik (2012W)

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

An/Abmeldung

Details

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Dienstag 02.10. 18:15 - 19:45 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
Dienstag 09.10. 18:15 - 19:45 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
Dienstag 16.10. 18:15 - 19:45 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
Dienstag 23.10. 18:15 - 19:45 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
Dienstag 30.10. 18:15 - 19:45 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
Dienstag 06.11. 18:15 - 19:45 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
Dienstag 13.11. 18:15 - 19:45 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
Dienstag 20.11. 18:15 - 19:45 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
Dienstag 27.11. 18:15 - 19:45 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
Dienstag 04.12. 18:15 - 19:45 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
Dienstag 11.12. 18:15 - 19:45 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
Dienstag 18.12. 18:15 - 19:45 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
Dienstag 08.01. 18:15 - 19:45 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
Dienstag 15.01. 18:15 - 19:45 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
Dienstag 22.01. 18:15 - 19:45 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
Dienstag 29.01. 18:15 - 19:45 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Im Rahmen der Lehrveranstaltung sollen einige grundlegende Fragen der statistischen Praxis behandelt werden.
Gliederung der Vorlesung:
1. Grundlegende Konzepte: Variation, Population, Daten, Arten von statistischen Analysen, Methodik der Statistischen Analyse
2. Datengewinnung: Grundlegende Stichprobenpläne, Stichprobenumfang, Behandlung von fehlenden Werten
3. Grundlagen der Inferenz: Statistische Entscheidungstheorie, Likelihoodprinzip, Bayes Prinzip
4. Testverfahren: Nichtparametrische Testverfahren, Conditional Inference
5. Schätzverfahren: Nichtparametrische Schätzungen, Bootstrap
6. Statistische Modelle: Modellierungsstrategien, Verallgemeinerte lineare Modelle, Hierarchische Modelle
7. Meta-Analyse

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Voraussetzung für einen positiven Abschluss ist die regelmäßige Teilnahme (maximal 3 Fehleinheiten),
Von den Beispielen zu den Kapitel 2 – 7 sind aus mindestens vier Kapitel mindestens ein Beispiel abzugeben.
Schriftlicher Abschlusstest
Beurteilung: 50% Abgabe der Aufgaben 50% Abschlusstest

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Die Studierenden erweitern ihr Wissen über statistische Methoden und lernen insbesondere die Anwendung der Statistik in der Praxis kritisch zu hinterfragen.

Prüfungsstoff

Die Behandlung der Themen erfolgt im Rahmen einer Vorlesung aus einer praktischen Sicht und macht die Anwendung der mathematischen Theorie deutlich.
Der praktische Teil der Lehrveranstaltung erfolgt durch Bearbeiten von Beispielen mit R oder SPSS.

Literatur

David R. Cox, Christl A. Donelly: Principles of Applied Statistics. Cambridge University Press, 2011.

Everitt, B. S., Hothorn, T.: A Handbook of Statistical Analysis using R, Chapman&Hall/CRC, 2006.
Faraway, J.J.: Extending the Linear Model with R, Chapman&Hall/CRC, 2006.
Good, P. I., Hardin, J.W.: Common errors in Statistics (and how to avoid them), 3rd ed. J. Wiley&Sons 2009.
Groves, R.M. et al.: Survey Methodology, J. Wiley, 2004 (2010).
Landau, S. , Everitt, B. S.: A Handbook of Statistical Analysis using SPSS, Chapman&Hall/CRC, 2004.
Royall, R.: Statistical Evidence – A Likelihood paradigm, Chapman&Hall 1997
Gerald van Belle: Staistical Rules of the Thumb, Wiley 2008.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:29