230095 UE Statistik 2 (2017W)
Übung
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Labels
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mi 16.08.2017 10:00 bis Fr 22.09.2017 10:00
- Abmeldung bis Fr 20.10.2017 23:59
Details
max. 40 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Dienstag 10.10. 18:30 - 19:45 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 17.10. 18:30 - 19:45 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 24.10. 18:30 - 19:45 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 31.10. 18:30 - 19:45 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 07.11. 18:30 - 19:45 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 14.11. 18:30 - 19:45 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 21.11. 18:30 - 19:45 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 28.11. 18:30 - 19:45 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 05.12. 18:30 - 19:45 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 12.12. 18:30 - 19:45 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 09.01. 18:30 - 19:45 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 16.01. 18:30 - 19:45 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 23.01. 18:30 - 20:00 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 30.01. 18:30 - 20:00 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Ziel ist das Üben und Anwenden der in der Vorlesung (VO Statistik 2, Ao.Univ.Prof. Dr. Marcus Hudec) vermittelten Themen/statistischen Verfahren anhand einfacher Beispiele/Fragestellungen.Dabei werden folgende Themen behandelt: Stetige Zufallsvariablen, Konfidenzintervalle für Anteilswerte und Mittelwerte, Stichprobenplanung für Konfidenzintervalle, Tests zum Vergleich von Anteilswerten, Einstichprobentest für Anteilswerte bzw. Mittelwerte, Tests zum Vergleich von Mittelwerten, lineare Regression.Es wird einerseits die Anwendung der Verfahren sowie die Berechnung der Ergebnisse (mit Hilfe von Taschenrechner bzw. Programmen wie SPSS oder Excel) demonstriert. Weiters wird auf die Interpretation der Ergebnisse bzw. Kennwerte anhand von einfachen Fragestellungen eingegangen. Es werden weitere Inhalte zur praktischen Anwendung der Verfahren (Auswahl des passenden Verfahrens zur Fragestellung, Voraussetzungen der Verfahren, alternative Verfahren) präsentiert.Die Kenntnisse werden in weiterer Folge von den Studierenden selbst an entsprechenden Fragestellungen angewandt und geübt.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
1.) Hausübungsbeispiele:
- Präsentation von vorbereiteten, kürzeren Hausübungsbeispielen (=Tafelbeispiele) in den Einheiten
- Abgabe von ausgearbeiteten Hausübungsbeispielen (=Abgabebeispiele)2.) Schriftliche Prüfung am Ende des Semesters
- erlaubte Hilfsmittel: Taschenrechner und ein A4-Formelblatt
- über das vorausgesetzte Wissen hinausgehende Materialien (z.B. Verteilungstabellen, etc.) werden bei der Prüfung zur Verfügung gestellt.Hinweis der SPL: bei Feststellung einer erschlichenen Teilleistung (Abschreiben, Plagiieren, Ghostwriting, etc.) muss die gesamte Lehrveranstaltung als geschummelt gewertet und als Antritt gezählt werden.
- Präsentation von vorbereiteten, kürzeren Hausübungsbeispielen (=Tafelbeispiele) in den Einheiten
- Abgabe von ausgearbeiteten Hausübungsbeispielen (=Abgabebeispiele)2.) Schriftliche Prüfung am Ende des Semesters
- erlaubte Hilfsmittel: Taschenrechner und ein A4-Formelblatt
- über das vorausgesetzte Wissen hinausgehende Materialien (z.B. Verteilungstabellen, etc.) werden bei der Prüfung zur Verfügung gestellt.Hinweis der SPL: bei Feststellung einer erschlichenen Teilleistung (Abschreiben, Plagiieren, Ghostwriting, etc.) muss die gesamte Lehrveranstaltung als geschummelt gewertet und als Antritt gezählt werden.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Teilleistungen und deren Beitrag zur Gesamtbeurteilung (insgesamt 100 Punkte):
- Hausübungen (Tafelbeispiele & Abgabebeispiele): maximal 40 Punkte
- Schriftliche Prüfung: maximal 60 PunkteDie durch Hausübungen und Prüfung erreichten Punkte werden für die Berechnung der Gesamtpunktezahl addiert. Für eine positive Beurteilung ist das Erreichen von mindestens 60 Punkten nötig.Anwesenheit:
Achtung: In der ersten Einheit besteht unbedingte Anwesenheitspflicht!Grundsätzlich besteht auch Anwesenheitspflicht in den Präsenzeinheiten; dreimaliges unentschuldigtes Fehlen wird toleriert.
- Hausübungen (Tafelbeispiele & Abgabebeispiele): maximal 40 Punkte
- Schriftliche Prüfung: maximal 60 PunkteDie durch Hausübungen und Prüfung erreichten Punkte werden für die Berechnung der Gesamtpunktezahl addiert. Für eine positive Beurteilung ist das Erreichen von mindestens 60 Punkten nötig.Anwesenheit:
Achtung: In der ersten Einheit besteht unbedingte Anwesenheitspflicht!Grundsätzlich besteht auch Anwesenheitspflicht in den Präsenzeinheiten; dreimaliges unentschuldigtes Fehlen wird toleriert.
Prüfungsstoff
Rechenbeispiele zu den vermittelten Inhalten
Anwendung der vorgestellten Verfahren
Berechnung und Interpretation der entsprechenden Ergebnisse/Kennwerte
Kenntnisse der in der Übung vermittelten Inhalte
Anwendung der vorgestellten Verfahren
Berechnung und Interpretation der entsprechenden Ergebnisse/Kennwerte
Kenntnisse der in der Übung vermittelten Inhalte
Literatur
Vorlesungsinhalte aus dem WS2017/18 (VO Statistik 2, Ao.Univ.Prof. Dr. Marcus Hudec)Weitere Literatur: Siehe Literaturhinweise zur VO Statistik 2 von Prof. Hudec.Weitere Materialien werden auf der Lernplattform moodle zur Verfügung gestellt.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
in 505: BA M2 Statistik 2
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:39