210020 UE BAK3 Quantitative Methoden (2024W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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Diese Lehrveranstaltung ist ausgebucht und kann nicht mehr vorgemerkt werden.Eine Anmeldung über u:space innerhalb der Anmeldephase ist erforderlich! Eine nachträgliche Anmeldung ist NICHT möglich.
Studierende, die der ersten Einheit unentschuldigt fern bleiben, verlieren ihren Platz in der Lehrveranstaltung.Achten Sie auf die Einhaltung der Standards guter wissenschaftlicher Praxis und die korrekte Anwendung der Techniken wissenschaftlichen Arbeitens und Schreibens.
Plagiierte und erschlichene Teilleistungen führen zur Nichtbewertung der Lehrveranstaltung (Eintragung eines 'X' im Sammelzeugnis).
Die Lehrveranstaltungsleitung kann Studierende zu einem notenrelevanten Gespräch über erbrachte Teilleistungen einladen.
Studierende, die der ersten Einheit unentschuldigt fern bleiben, verlieren ihren Platz in der Lehrveranstaltung.Achten Sie auf die Einhaltung der Standards guter wissenschaftlicher Praxis und die korrekte Anwendung der Techniken wissenschaftlichen Arbeitens und Schreibens.
Plagiierte und erschlichene Teilleistungen führen zur Nichtbewertung der Lehrveranstaltung (Eintragung eines 'X' im Sammelzeugnis).
Die Lehrveranstaltungsleitung kann Studierende zu einem notenrelevanten Gespräch über erbrachte Teilleistungen einladen.
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 02.09.2024 08:00 bis Mo 16.09.2024 08:00
- Anmeldung von Do 19.09.2024 08:00 bis Mi 25.09.2024 08:00
- Abmeldung bis Mo 21.10.2024 23:59
Details
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Dienstag 08.10. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Dienstag 15.10. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Dienstag 22.10. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Dienstag 29.10. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Dienstag 05.11. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Dienstag 12.11. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Dienstag 19.11. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- N Dienstag 26.11. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Dienstag 03.12. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Dienstag 10.12. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Dienstag 17.12. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Dienstag 07.01. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Dienstag 14.01. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Dienstag 21.01. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
- Dienstag 28.01. 09:45 - 11:15 Class Room 3 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-25
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Die Endnote setzt sich aus folgenden Teilleistungen zusammen:
1. Regelmäßige Teilnahme und aktive Mitarbeit (10%)
2. Termingerechte Abgabe von Hausübungen (25%)
3. Zwischentest (25%)
4. Seminararbeit (40%)
Die Seminararbeit wird mittels der Plagiatssoftware „Turnitin“ auf wissenschaftliches Fehlverhalten überprüft. Zur Sicherung der guten wissenschaftlichen Praxis kann der LV-Leiter Student:innen nach Abgabe der Seminararbeit zu einem notenrelevanten Gespräch einladen, welches positiv zu absolvieren ist.
1. Regelmäßige Teilnahme und aktive Mitarbeit (10%)
2. Termingerechte Abgabe von Hausübungen (25%)
3. Zwischentest (25%)
4. Seminararbeit (40%)
Die Seminararbeit wird mittels der Plagiatssoftware „Turnitin“ auf wissenschaftliches Fehlverhalten überprüft. Zur Sicherung der guten wissenschaftlichen Praxis kann der LV-Leiter Student:innen nach Abgabe der Seminararbeit zu einem notenrelevanten Gespräch einladen, welches positiv zu absolvieren ist.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Die Anwesenheit in der ersten Einheit ist unbedingt erforderlich. Nicht anwesende Student:innen werden von der Lehrveranstaltung abgemeldet damit gegebenenfalls Student:innen von der Warteliste nachrücken können. Das unentschuldigte Fehlen in maximal zwei Einheiten ist möglich, ab drei verpassten Terminen gilt die Lehrveranstaltung als abgebrochen und wird negativ beurteilt. Für einen positiven Abschluss der Übung ist mindestens die Hälfte der maximal erreichbaren Gesamtpunktzahl erforderlich.Student:innen haben in allen Teilbereichen zumindest Teilleistungen zu erbringen. Das heißt, dass die Anwesenheitspflicht eingehalten, Mitarbeit erbracht, mindestens eine Hausübung abgegeben, der Zwischentest absolviert und die Seminararbeit eingereicht werden muss. Falls eine dieser Teilleistungen nicht erfüllt wird, kann der Kurs nicht positiv abgeschlossen werden.
Die Gesamtpunktezahl setzt sich aus den Punkten für die einzelnen Teilleistungen zusammen. Die Notenvergabe erfolgt nach folgendem Schlüssel:87-100 Punkte: Sehr gut (1)
75-86 Punkte: Gut (2)
63-74 Punkte: Befriedigend (3)
50-62 Punkte: Genügend (4)
0-49 Punkte: Nicht genügend (5)
Die Gesamtpunktezahl setzt sich aus den Punkten für die einzelnen Teilleistungen zusammen. Die Notenvergabe erfolgt nach folgendem Schlüssel:87-100 Punkte: Sehr gut (1)
75-86 Punkte: Gut (2)
63-74 Punkte: Befriedigend (3)
50-62 Punkte: Genügend (4)
0-49 Punkte: Nicht genügend (5)
Prüfungsstoff
Die Anforderungen für die Hausübungen, den Zwischentest und die Seminararbeit werden in der Lehrveranstaltung besprochen.
Literatur
Empfohlene Literatur:Llaudet, E., & Imai, K. (22 C.E.). Data Analysis for Social Science: A Friendly and Practical Introduction. Princeton University Press.Agresti, A. (2018). Statistical methods for the social sciences.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mi 18.09.2024 17:46
→ Sollten Sie Windows benutzen: downloaden und installieren Sie diese Datei https://cran.r-project.org/bin/windows/base/R-4.4.1-win.exe
→ Sollten Sie einen Apple Mac mit M1-3 Chip benutzen: downloaden und installieren Sie diese Datei https://cran.rproject.org/bin/macosx/big-sur- arm64/base/R-4.4.1-arm64.pkg
→ Sollten Sie einen Apple Mac mit Intel Chip benutzen: downloaden und installieren Sie diese Datei https://cran.r-project.org/bin/macosx/big-sur- x86_64/base/R-4.4.1-x86_64.pkg
→ Sollten Sie nicht wissen, welcher Chip in Ihrem Mac verbaut ist, dann klicken Sie bitte im oberen linken Bildschirmrand auf das Apfelsymbol und auf „Über diesen Mac“. Dort steht entweder M1/M2/M3 oder Intel als Chip beschrieben.2. Installation von RStudio
→ Downloaden und installieren Sie RStudio von hier https://posit.co/download/rstudio-desktop/