Universität Wien

220078 SE SE Advanced Data Analysis 3 (2022W)

5.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 22 - Publizistik- und Kommunikationswissenschaft
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Moodle

An/Abmeldung

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

Details

max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Donnerstag 13.10. 09:45 - 11:15 Seminarraum 9, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 20.10. 09:45 - 11:15 Seminarraum 9, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 27.10. 09:45 - 11:15 Seminarraum 9, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 03.11. 09:45 - 11:15 Seminarraum 9, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 10.11. 09:45 - 11:15 Seminarraum 9, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 17.11. 09:45 - 11:15 Seminarraum 9, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 24.11. 09:45 - 11:15 Seminarraum 9, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 01.12. 09:45 - 11:15 Seminarraum 9, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 15.12. 09:45 - 11:15 Seminarraum 9, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 12.01. 09:45 - 11:15 Seminarraum 9, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 19.01. 09:45 - 11:15 Seminarraum 9, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 26.01. 09:45 - 11:15 Seminarraum 9, Währinger Straße 29 2.OG

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Course Objectives and Summary:

This is a data analysis seminar in workshop form focused on the application of principles of advanced statistical modeling in the context of longitudinal data, such as time series and panel data.

By the end of this course, participants will be able to:
- interpret the results of statistical analysis on data involving time series and panel data;
- visualize and run statistical analysis on longitudinal data with R

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Assessment will consist of take-home exams that will be distributed at some points during the semester and a final data analysis project that you will develop and complete using either your own data or data available to you through an advisor or through a public archive (I do not place any restrictions on the scope of possible data you could use).

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Ongoing in-class participation and additional readings are basic requirements. The course will be held in person (as a rule) and active participation will be positively evaluated.

Full details about grading will be given in the first session.

Prüfungsstoff

Required knowledge and practical skills will be conveyed in the workshop sessions and tutorials. In addition, participants are expected to read widely on the subject. Here, participants are required to consult the required basic reading and the additional literature in order to successfully complete the assignments.

Literatur

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 17.10.2022 11:10