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051131 UE Einführende Statistik (2017S)

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

Zusammenfassung

1 Winiwarter
2 Winiwarter
3 Winiwarter
4 Winiwarter
5 Winiwarter
6 Winiwarter
7 Winiwarter
8 Slavova

An/Abmeldung

An/Abmeldeinformationen sind bei der jeweiligen Gruppe verfügbar.

Gruppen

Gruppe 1

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Mittwoch 01.03. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 08.03. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 15.03. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 22.03. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 29.03. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 05.04. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 26.04. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 03.05. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 10.05. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 17.05. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 24.05. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 31.05. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 07.06. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 14.06. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 21.06. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 28.06. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Studierenden verfügen über Fähigkeiten empirische Sachverhalte mittels statistischer Basistechniken zu beschreiben und graphisch korrekt zu repräsentieren; sowie über ein prinzipielles Verständnis für die grundlegenden Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie und der inferenzstatistischen Modellierung und Methodik. Die Studierenden sind in der Lage inhaltliche Fragestellungen in statistische Modelle zu übersetzen und diese mittels adäquater Techniken der Inferenzstatistik korrekt zu beantworten. Dabei können sie moderne Softwarewerkzeuge für Analytik und Visualisierung zur Beantwortung datenanalytischer Fragestellungen erfolgreich anwenden. Ziel dieser Übung ist es, den Stoff der Vorlesung zu vertiefen und anwenden zu lernen. Es wird überprüft, inwieweit das in der Vorlesung Gelernte umgesetzt werden kann. Weiters sollen Unklarheiten in Bezug auf das Verständnis des Stoffes beseitigt werden.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Als Softwarewerkzeug wird im Rahmen der Übung SageMath eingesetzt, als Bedienoberfläche wird die interaktive Shell verwendet. Die Übungsbeispiele sind vorzubereiten und auf freiwilliger Basis sowohl ohne als auch mit Hilfe von SageMath zu präsentieren.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Jedes präsentierte Übungsbeispiel wird mit 0 bis 100 Punkten bewertet. Pro Übungseinheit kann jeweils maximal ein Übungsbeispiel präsentiert werden. Die Note ergibt sich aus der Summe der erzielten Präsentationspunkte: unter 150: 5, 150 bis 199: 4, 200 bis 249: 3, 250 bis 299: 2, ab 300: 1.

Prüfungsstoff

Es werden Übungsblätter zu folgenden Inhalten durchgenommen: Laplace-Wahrscheinlichkeiten, Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit, Zufallsvariablen und ihre Verteilungen, Erwartungswert und Varianz, Grenzwertsätze, Mehrdimensionale Zufallsvariablen, Schätzverfahren, Testverfahren, Regressionsanalyse, Varianzanalyse und Anwendungen der Normalverteilung.

Literatur

- L. Fahrmeir et al. Statistik. Der Weg zur Datenanalyse. Springer, 2016.
- J. Bleymüller. Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. Vahlen, 2012.

Gruppe 2

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Mittwoch 01.03. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 08.03. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 15.03. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 22.03. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 29.03. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 05.04. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 26.04. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 03.05. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 10.05. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 17.05. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 24.05. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 31.05. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 07.06. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 14.06. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 21.06. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 28.06. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Studierenden verfügen über Fähigkeiten empirische Sachverhalte mittels statistischer Basistechniken zu beschreiben und graphisch korrekt zu repräsentieren; sowie über ein prinzipielles Verständnis für die grundlegenden Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie und der inferenzstatistischen Modellierung und Methodik. Die Studierenden sind in der Lage inhaltliche Fragestellungen in statistische Modelle zu übersetzen und diese mittels adäquater Techniken der Inferenzstatistik korrekt zu beantworten. Dabei können sie moderne Softwarewerkzeuge für Analytik und Visualisierung zur Beantwortung datenanalytischer Fragestellungen erfolgreich anwenden. Ziel dieser Übung ist es, den Stoff der Vorlesung zu vertiefen und anwenden zu lernen. Es wird überprüft, inwieweit das in der Vorlesung Gelernte umgesetzt werden kann. Weiters sollen Unklarheiten in Bezug auf das Verständnis des Stoffes beseitigt werden.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Als Softwarewerkzeug wird im Rahmen der Übung SageMath eingesetzt, als Bedienoberfläche wird die interaktive Shell verwendet. Die Übungsbeispiele sind vorzubereiten und auf freiwilliger Basis sowohl ohne als auch mit Hilfe von SageMath zu präsentieren.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Jedes präsentierte Übungsbeispiel wird mit 0 bis 100 Punkten bewertet. Pro Übungseinheit kann jeweils maximal ein Übungsbeispiel präsentiert werden. Die Note ergibt sich aus der Summe der erzielten Präsentationspunkte: unter 150: 5, 150 bis 199: 4, 200 bis 249: 3, 250 bis 299: 2, ab 300: 1.

Prüfungsstoff

Es werden Übungsblätter zu folgenden Inhalten durchgenommen: Laplace-Wahrscheinlichkeiten, Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit, Zufallsvariablen und ihre Verteilungen, Erwartungswert und Varianz, Grenzwertsätze, Mehrdimensionale Zufallsvariablen, Schätzverfahren, Testverfahren, Regressionsanalyse, Varianzanalyse und Anwendungen der Normalverteilung.

Literatur

- L. Fahrmeir et al. Statistik. Der Weg zur Datenanalyse. Springer, 2016.
- J. Bleymüller. Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. Vahlen, 2012.

Gruppe 3

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Mittwoch 01.03. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 08.03. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 15.03. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 22.03. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 29.03. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 05.04. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 26.04. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 03.05. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 10.05. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 17.05. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 24.05. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 31.05. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 07.06. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 14.06. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 21.06. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 28.06. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Studierenden verfügen über Fähigkeiten empirische Sachverhalte mittels statistischer Basistechniken zu beschreiben und graphisch korrekt zu repräsentieren; sowie über ein prinzipielles Verständnis für die grundlegenden Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie und der inferenzstatistischen Modellierung und Methodik. Die Studierenden sind in der Lage inhaltliche Fragestellungen in statistische Modelle zu übersetzen und diese mittels adäquater Techniken der Inferenzstatistik korrekt zu beantworten. Dabei können sie moderne Softwarewerkzeuge für Analytik und Visualisierung zur Beantwortung datenanalytischer Fragestellungen erfolgreich anwenden. Ziel dieser Übung ist es, den Stoff der Vorlesung zu vertiefen und anwenden zu lernen. Es wird überprüft, inwieweit das in der Vorlesung Gelernte umgesetzt werden kann. Weiters sollen Unklarheiten in Bezug auf das Verständnis des Stoffes beseitigt werden.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Als Softwarewerkzeug wird im Rahmen der Übung SageMath eingesetzt, als Bedienoberfläche wird die interaktive Shell verwendet. Die Übungsbeispiele sind vorzubereiten und auf freiwilliger Basis sowohl ohne als auch mit Hilfe von SageMath zu präsentieren.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Jedes präsentierte Übungsbeispiel wird mit 0 bis 100 Punkten bewertet. Pro Übungseinheit kann jeweils maximal ein Übungsbeispiel präsentiert werden. Die Note ergibt sich aus der Summe der erzielten Präsentationspunkte: unter 150: 5, 150 bis 199: 4, 200 bis 249: 3, 250 bis 299: 2, ab 300: 1.

Prüfungsstoff

Es werden Übungsblätter zu folgenden Inhalten durchgenommen: Laplace-Wahrscheinlichkeiten, Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit, Zufallsvariablen und ihre Verteilungen, Erwartungswert und Varianz, Grenzwertsätze, Mehrdimensionale Zufallsvariablen, Schätzverfahren, Testverfahren, Regressionsanalyse, Varianzanalyse und Anwendungen der Normalverteilung.

Literatur

- L. Fahrmeir et al. Statistik. Der Weg zur Datenanalyse. Springer, 2016.
- J. Bleymüller. Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. Vahlen, 2012.

Gruppe 4

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Mittwoch 01.03. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 08.03. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 15.03. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 22.03. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 29.03. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 05.04. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 26.04. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 03.05. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 10.05. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 17.05. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 24.05. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 31.05. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 07.06. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 14.06. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 21.06. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 28.06. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Studierenden verfügen über Fähigkeiten empirische Sachverhalte mittels statistischer Basistechniken zu beschreiben und graphisch korrekt zu repräsentieren; sowie über ein prinzipielles Verständnis für die grundlegenden Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie und der inferenzstatistischen Modellierung und Methodik. Die Studierenden sind in der Lage inhaltliche Fragestellungen in statistische Modelle zu übersetzen und diese mittels adäquater Techniken der Inferenzstatistik korrekt zu beantworten. Dabei können sie moderne Softwarewerkzeuge für Analytik und Visualisierung zur Beantwortung datenanalytischer Fragestellungen erfolgreich anwenden. Ziel dieser Übung ist es, den Stoff der Vorlesung zu vertiefen und anwenden zu lernen. Es wird überprüft, inwieweit das in der Vorlesung Gelernte umgesetzt werden kann. Weiters sollen Unklarheiten in Bezug auf das Verständnis des Stoffes beseitigt werden.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Als Softwarewerkzeug wird im Rahmen der Übung SageMath eingesetzt, als Bedienoberfläche wird die interaktive Shell verwendet. Die Übungsbeispiele sind vorzubereiten und auf freiwilliger Basis sowohl ohne als auch mit Hilfe von SageMath zu präsentieren.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Jedes präsentierte Übungsbeispiel wird mit 0 bis 100 Punkten bewertet. Pro Übungseinheit kann jeweils maximal ein Übungsbeispiel präsentiert werden. Die Note ergibt sich aus der Summe der erzielten Präsentationspunkte: unter 150: 5, 150 bis 199: 4, 200 bis 249: 3, 250 bis 299: 2, ab 300: 1.

Prüfungsstoff

Es werden Übungsblätter zu folgenden Inhalten durchgenommen: Laplace-Wahrscheinlichkeiten, Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit, Zufallsvariablen und ihre Verteilungen, Erwartungswert und Varianz, Grenzwertsätze, Mehrdimensionale Zufallsvariablen, Schätzverfahren, Testverfahren, Regressionsanalyse, Varianzanalyse und Anwendungen der Normalverteilung.

Literatur

- L. Fahrmeir et al. Statistik. Der Weg zur Datenanalyse. Springer, 2016.
- J. Bleymüller. Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. Vahlen, 2012.

Gruppe 5

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Montag 06.03. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 20.03. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 27.03. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 03.04. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 24.04. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 08.05. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 15.05. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 22.05. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 29.05. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 12.06. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 19.06. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 26.06. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Studierenden verfügen über Fähigkeiten empirische Sachverhalte mittels statistischer Basistechniken zu beschreiben und graphisch korrekt zu repräsentieren; sowie über ein prinzipielles Verständnis für die grundlegenden Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie und der inferenzstatistischen Modellierung und Methodik. Die Studierenden sind in der Lage inhaltliche Fragestellungen in statistische Modelle zu übersetzen und diese mittels adäquater Techniken der Inferenzstatistik korrekt zu beantworten. Dabei können sie moderne Softwarewerkzeuge für Analytik und Visualisierung zur Beantwortung datenanalytischer Fragestellungen erfolgreich anwenden. Ziel dieser Übung ist es, den Stoff der Vorlesung zu vertiefen und anwenden zu lernen. Es wird überprüft, inwieweit das in der Vorlesung Gelernte umgesetzt werden kann. Weiters sollen Unklarheiten in Bezug auf das Verständnis des Stoffes beseitigt werden.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Als Softwarewerkzeug wird im Rahmen der Übung SageMath eingesetzt, als Bedienoberfläche wird die interaktive Shell verwendet. Die Übungsbeispiele sind vorzubereiten und auf freiwilliger Basis sowohl ohne als auch mit Hilfe von SageMath zu präsentieren.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Jedes präsentierte Übungsbeispiel wird mit 0 bis 100 Punkten bewertet. Pro Übungseinheit kann jeweils maximal ein Übungsbeispiel präsentiert werden. Die Note ergibt sich aus der Summe der erzielten Präsentationspunkte: unter 150: 5, 150 bis 199: 4, 200 bis 249: 3, 250 bis 299: 2, ab 300: 1.

Prüfungsstoff

Es werden Übungsblätter zu folgenden Inhalten durchgenommen: Laplace-Wahrscheinlichkeiten, Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit, Zufallsvariablen und ihre Verteilungen, Erwartungswert und Varianz, Grenzwertsätze, Mehrdimensionale Zufallsvariablen, Schätzverfahren, Testverfahren, Regressionsanalyse, Varianzanalyse und Anwendungen der Normalverteilung.

Literatur

- L. Fahrmeir et al. Statistik. Der Weg zur Datenanalyse. Springer, 2016.
- J. Bleymüller. Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. Vahlen, 2012.

Gruppe 6

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Montag 06.03. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 20.03. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 27.03. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 03.04. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 24.04. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 08.05. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 15.05. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 22.05. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 29.05. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 12.06. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 19.06. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 26.06. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Studierenden verfügen über Fähigkeiten empirische Sachverhalte mittels statistischer Basistechniken zu beschreiben und graphisch korrekt zu repräsentieren; sowie über ein prinzipielles Verständnis für die grundlegenden Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie und der inferenzstatistischen Modellierung und Methodik. Die Studierenden sind in der Lage inhaltliche Fragestellungen in statistische Modelle zu übersetzen und diese mittels adäquater Techniken der Inferenzstatistik korrekt zu beantworten. Dabei können sie moderne Softwarewerkzeuge für Analytik und Visualisierung zur Beantwortung datenanalytischer Fragestellungen erfolgreich anwenden. Ziel dieser Übung ist es, den Stoff der Vorlesung zu vertiefen und anwenden zu lernen. Es wird überprüft, inwieweit das in der Vorlesung Gelernte umgesetzt werden kann. Weiters sollen Unklarheiten in Bezug auf das Verständnis des Stoffes beseitigt werden.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Als Softwarewerkzeug wird im Rahmen der Übung SageMath eingesetzt, als Bedienoberfläche wird die interaktive Shell verwendet. Die Übungsbeispiele sind vorzubereiten und auf freiwilliger Basis sowohl ohne als auch mit Hilfe von SageMath zu präsentieren.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Jedes präsentierte Übungsbeispiel wird mit 0 bis 100 Punkten bewertet. Pro Übungseinheit kann jeweils maximal ein Übungsbeispiel präsentiert werden. Die Note ergibt sich aus der Summe der erzielten Präsentationspunkte: unter 150: 5, 150 bis 199: 4, 200 bis 249: 3, 250 bis 299: 2, ab 300: 1.

Prüfungsstoff

Es werden Übungsblätter zu folgenden Inhalten durchgenommen: Laplace-Wahrscheinlichkeiten, Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit, Zufallsvariablen und ihre Verteilungen, Erwartungswert und Varianz, Grenzwertsätze, Mehrdimensionale Zufallsvariablen, Schätzverfahren, Testverfahren, Regressionsanalyse, Varianzanalyse und Anwendungen der Normalverteilung.

Literatur

- L. Fahrmeir et al. Statistik. Der Weg zur Datenanalyse. Springer, 2016.
- J. Bleymüller. Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. Vahlen, 2012.

Gruppe 7

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Montag 06.03. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 20.03. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 27.03. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 03.04. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 24.04. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 08.05. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 15.05. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 22.05. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 29.05. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 12.06. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 19.06. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag 26.06. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Studierenden verfügen über Fähigkeiten empirische Sachverhalte mittels statistischer Basistechniken zu beschreiben und graphisch korrekt zu repräsentieren; sowie über ein prinzipielles Verständnis für die grundlegenden Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie und der inferenzstatistischen Modellierung und Methodik. Die Studierenden sind in der Lage inhaltliche Fragestellungen in statistische Modelle zu übersetzen und diese mittels adäquater Techniken der Inferenzstatistik korrekt zu beantworten. Dabei können sie moderne Softwarewerkzeuge für Analytik und Visualisierung zur Beantwortung datenanalytischer Fragestellungen erfolgreich anwenden. Ziel dieser Übung ist es, den Stoff der Vorlesung zu vertiefen und anwenden zu lernen. Es wird überprüft, inwieweit das in der Vorlesung Gelernte umgesetzt werden kann. Weiters sollen Unklarheiten in Bezug auf das Verständnis des Stoffes beseitigt werden.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Als Softwarewerkzeug wird im Rahmen der Übung SageMath eingesetzt, als Bedienoberfläche wird die interaktive Shell verwendet. Die Übungsbeispiele sind vorzubereiten und auf freiwilliger Basis sowohl ohne als auch mit Hilfe von SageMath zu präsentieren.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Jedes präsentierte Übungsbeispiel wird mit 0 bis 100 Punkten bewertet. Pro Übungseinheit kann jeweils maximal ein Übungsbeispiel präsentiert werden. Die Note ergibt sich aus der Summe der erzielten Präsentationspunkte: unter 150: 5, 150 bis 199: 4, 200 bis 249: 3, 250 bis 299: 2, ab 300: 1.

Prüfungsstoff

Es werden Übungsblätter zu folgenden Inhalten durchgenommen: Laplace-Wahrscheinlichkeiten, Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit, Zufallsvariablen und ihre Verteilungen, Erwartungswert und Varianz, Grenzwertsätze, Mehrdimensionale Zufallsvariablen, Schätzverfahren, Testverfahren, Regressionsanalyse, Varianzanalyse und Anwendungen der Normalverteilung.

Literatur

- L. Fahrmeir et al. Statistik. Der Weg zur Datenanalyse. Springer, 2016.
- J. Bleymüller. Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. Vahlen, 2012.

Gruppe 8

max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Freitag 17.03. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
Freitag 24.03. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
Freitag 31.03. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
Freitag 07.04. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
Freitag 28.04. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
Freitag 05.05. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
Freitag 12.05. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
Freitag 19.05. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
Freitag 26.05. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
Freitag 02.06. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
Freitag 09.06. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
Freitag 16.06. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
Freitag 23.06. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
Freitag 30.06. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Studierenden verfügen über Fähigkeiten empirische Sachverhalte mittels statistischer Basistechniken zu beschreiben und graphisch korrekt zu repräsentieren; sowie über ein prinzipielles Verständnis für die grundlegenden Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie und der inferenzstatistischen Modellierung und Methodik. Die Studierenden sind in der Lage inhaltliche Fragestellungen in statistische Modelle zu übersetzen und diese mittels adäquater Techniken der Inferenzstatistik korrekt zu beantworten. Dabei können sie moderne Softwarewerkzeuge für Analytik und Visualisierung zur Beantwortung datenanalytischer Fragestellungen erfolgreich anwenden. Ziel dieser Übung ist es, den Stoff der Vorlesung zu vertiefen und anwenden zu lernen. Es wird überprüft, inwieweit das in der Vorlesung Gelernte umgesetzt werden kann. Weiters sollen Unklarheiten in Bezug auf das Verständnis des Stoffes beseitigt werden.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Als Softwarewerkzeug wird im Rahmen der Übung SageMath eingesetzt, als Bedienoberfläche wird die interaktive Shell verwendet. Die Übungsbeispiele sind vorzubereiten und auf freiwilliger Basis sowohl ohne als auch mit Hilfe von SageMath zu präsentieren.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Jedes präsentierte Übungsbeispiel wird mit 0 bis 100 Punkten bewertet. Pro Übungseinheit kann jeweils maximal ein Übungsbeispiel präsentiert werden. Die Note ergibt sich aus der Summe der erzielten Präsentationspunkte: unter 150: 5, 150 bis 199: 4, 200 bis 249: 3, 250 bis 299: 2, ab 300: 1.

Prüfungsstoff

Es werden Übungsblätter zu folgenden Inhalten durchgenommen: Laplace-Wahrscheinlichkeiten, Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit, Zufallsvariablen und ihre Verteilungen, Erwartungswert und Varianz, Grenzwertsätze, Mehrdimensionale Zufallsvariablen, Schätzverfahren, Testverfahren, Regressionsanalyse, Varianzanalyse und Anwendungen der Normalverteilung.

Literatur

- L. Fahrmeir et al. Statistik. Der Weg zur Datenanalyse. Springer, 2016.

- J. Bleymüller. Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. Vahlen, 2012.


Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Module: EST UF-INF-12 DAS

Letzte Änderung: Mo 12.10.2020 00:16