Universität Wien

040713 UK Angewandte Statistik (2016W)

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

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Details

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

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  • Montag 03.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 10.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 17.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 24.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 31.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 07.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 14.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 21.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 28.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 05.12. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 12.12. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 09.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 16.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 23.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 30.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

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
7. Meta-Analyse
8. Kausale Inferenz

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).
Royall, R.: Statistical Evidence – A Likelihood paradigm, Chapman&Hall 1997
Gerald van Belle: Statistical Rules of the Thumb, Wiley 2008.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:29