Universität Wien

040769 UK Statistisches Programmieren (2017W)

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

Formale Voraussetzung für die Teilnahme am Kurs ist die erfolgreiche Absolvierung der STEOP.

Es werden Vorkenntnisse über die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik (Verteilungen, Hypothesentests (zB T-Test, Chi-Quadrat-Test), lineare Regression) empfohlen.

Programmiervorerfahrungen sind keine nötig.

Moodle

An/Abmeldung

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

Details

max. 60 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Der Kurs ist in 5 Kurseinheiten gegliedert und wird leicht geblockt abgehalten. In jeder Kurseinheit gibt es ein schriftliches Quiz und eine Hausübung.

Wichtige Termine mit Anwesenheitspflicht:
* Vorbesprechung am Dienstag, den 03.10. von 16:45-18:15 Uhr in HS9.
* 5 schriftliche Quiz jeweils mittwochs am 11.10. (HS4), 25.10. (HS4), 15.11. (HS4), entweder 29.11. oder 06.12. (tba, HS6) und 10.01. (HS4) jeweils von 13:15-14:45 Uhr.
* Schriftlicher Test am Mittwoch, den 24.01.2018 von 13:15-14:45 (HS4)

Ein unentschuldigtes Fehlen in der Vorbesprechung führt zu einer sofortigen Abmeldung von der Lehrveranstaltung.

Jede der 5 Hausübungen wird gemeinsam mit Andreas Baierl in Kleingruppen besprochen. Die Termine für diese persönlichen Gespräche werden bis zum 1. Quiz vereinbart. Details werden in der Vorbesprechung erläutert.

Zusatzangebot ohne Anwesenheitspflicht:
* An den quizfreien Mittwochen findet jeweils von 11:30-14:45 Uhr eine doppelte Vorlesungseinheit mit Daniel Obszelka statt, in denen wesentliche Stoffkomponenten der jeweiligen Kurseinheit erläutert werden. Der gesamte Inhalt kann im angebotenen Skriptum nachgelesen bzw. nachbearbeitet werden.
* Freitags ab 06.10. findet von 09:45-11:15 Uhr im PC-Seminarraum 05 eine Frageeinheit mit eurem Tutor Thomas Hillebrand statt, in der Fragen zum Stoff / zur Hausübung geklärt werden und ggf. weitere Beispiele besprochen werden.
* Dienstags ab 10.10. findet von 16:45-18:15 Uhr im PC-Seminarraum 05 eine Frageeinheit mit Andreas Baierl statt, in der Fragen zum Stoff / zur Hausübung geklärt werden und ggf. weitere Beispiele besprochen werden.
* Unmittelbar vor den 5 Quizeinheiten findet im PC-Seminarraum 03 von 11:30-13:00 Uhr eine Frageeinheit mit eurem Tutor Thomas Hillebrand statt, in dem letzte Fragen geklärt werden können (Quiz-Warm-up).

UPDATE vom 14.09.2017: Studierende, welche die VO-Prüfung Analysis am Mittwoch, den 11.10. von 13:15 bis 14:45 Uhr absolvieren, dürfen das 1. Quiz ausnahmsweise am Mittwoch, den 11.10. (also am selben Tag) von 15:00 bis 16:30 Uhr nachholen (Ersatzquiz). Details in der Vorbesprechung. Diese Ausnahmeregelung ist deshalb möglich, weil Analysis im 2. Semester des Bachelorstudiums Statistik angesetzt ist und der VO-Prüfungstermin bereits vor Bekanntgabe der Quiztermine festgestanden ist.

  • Dienstag 03.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 04.10. 11:30 - 14:45 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Freitag 06.10. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 10.10. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Mittwoch 11.10. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Mittwoch 11.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Mittwoch 11.10. 15:00 - 16:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Freitag 13.10. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 17.10. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Mittwoch 18.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 18.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Freitag 20.10. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 24.10. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Mittwoch 25.10. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Mittwoch 25.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Freitag 27.10. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 31.10. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Freitag 03.11. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 07.11. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Mittwoch 08.11. 11:30 - 14:45 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Freitag 10.11. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 14.11. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Mittwoch 15.11. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Mittwoch 15.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Freitag 17.11. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 21.11. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Mittwoch 22.11. 11:30 - 14:45 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Freitag 24.11. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 28.11. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Mittwoch 29.11. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Mittwoch 29.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Freitag 01.12. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 05.12. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Mittwoch 06.12. 11:30 - 14:45 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
    PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 12.12. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Mittwoch 13.12. 11:30 - 14:45 Hörsaal 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Freitag 15.12. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 09.01. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Mittwoch 10.01. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Mittwoch 10.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Freitag 12.01. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 16.01. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Mittwoch 17.01. 11:30 - 13:00 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 17.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Freitag 19.01. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 23.01. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Mittwoch 24.01. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Mittwoch 24.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Freitag 26.01. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 30.01. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Donnerstag 08.02. 16:45 - 20:00 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

R ist eine Programmiersprache, die sich hervorragend für statistische Analysen und die Erstellung von Grafiken eignet. Dieser Kurs ist eine ausführliche Einführung in R (www.r-project.org). Wir besprechen unter anderem folgende Themen:
*) Datenstrukturen und deren Einsatz (Vektoren, Matrizen, Listen, Data.frames)
*) Zeichenketten (Strings) bearbeiten
*) Umgang mit kategoriellen Variablen (Faktoren) und fehlenden Werten
*) Wiederholte Anwendung von Funktionen
*) Kontrollstrukturen (Schleifen, Verzweigungen)
*) Eigene Funktionen schreiben
*) Daten einlesen, speichern und aufbereiten
*) Statistische Methoden in R
*) Simulation
*) Grafiken erstellen

Bei den statistischen Methoden beschränken wir uns auf elementare Verfahren (T-Test, Binomialtest, Chi-Quadrat-Test, Lineare Regression). Wir besprechen keine "neuen" statistischen Methoden. Vielmehr forcieren wir das Konzept "Hilfe zur Selbsthilfe" bzw. verweisen auf weiterführende Lehrveranstaltungen und Literatur.

Am Ende des Kurses sollen die Studierenden in der Lage sein
*) R sicher und effizient anzuwenden,
*) leicht lesbare und funktionstüchtige Programme mit R zu entwickeln,
*) statistische Problemstellungen mit R erfolgreich zu bearbeiten und
*) ausgewählte theoretische Konzepte hinter R zu verstehen.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

In Summe können im Laufe der Lehrveranstaltung bei folgenden Gelegenheiten bis zu 80 Punkte gesammelt werden:
*) Regelmäßige schriftliche Quiz (5 x 5, 1 Streichresultat): 20 Punkte
*) Abgabe und Besprechung von Übungsaufgaben (5 x 4): 20 Punkte
*) Schriftlicher Test: 20 Punkte
*) Projektarbeit und persönliches Abschlussgespräch: 20 Punkte

Bei den Quiz und beim Test sind außer Schreibzeug keine Hilfsmittel zugelassen.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Die erzielten Punkte p werden am Ende der Lehrveranstaltung wie folgt in eine Note umgerechnet:
p in [0, 40) : Nicht Genügend
p in [40, 50): Genügend
p in [50, 60): Befriedigend
p in [60, 70): Gut
p >= 70: Sehr gut

Information für Studierende des Erweiterungscurriculums: Für Studierende des ECs entfällt die Projektarbeit und das persönliche Abschlussgespräch. Es sind dann maximal 60 Punkte erzielbar. Die erzielten Punkte p werden gemäß p * 80 / 60 skaliert und daraufhin die Note wie oben bestimmt.

Prüfungsstoff

Siehe Inhalt oben.

Literatur

Ein ausführliches Skriptum wird im pdf-Format auf Moodle angeboten. Ergänzende und weiterführende Literatur wird auf ebenfalls auf Moodle veröffentlicht.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:29