Universität Wien FIND

Bedingt durch die COVID-19-Pandemie können kurzfristige Änderungen bei Lehrveranstaltungen und Prüfungen (z.B. Absage von Vor-Ort-Lehre und Umstellung auf Online-Prüfungen) erforderlich sein. Melden Sie sich für Lehrveranstaltungen/Prüfungen über u:space an, informieren Sie sich über den aktuellen Stand auf u:find und auf der Lernplattform moodle. ACHTUNG: Lehrveranstaltungen, bei denen zumindest eine Einheit vor Ort stattfindet, werden in u:find momentan mit "vor Ort" gekennzeichnet.

Regelungen zum Lehrbetrieb vor Ort inkl. Eintrittstests finden Sie unter https://studieren.univie.ac.at/info.

Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

240072 UE MM1 - Methoden der quantitativen Entwicklungsforschung (2020S)

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

An/Abmeldung

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

Details

max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Montag 09.03. 09:00 - 12:00 (ehem. Seminarraum Internationale Entwicklung Afrikawissenschaften UniCampus Hof 5 2Q-EG-05)
Montag 23.03. 09:00 - 12:00 (ehem. Seminarraum Internationale Entwicklung Afrikawissenschaften UniCampus Hof 5 2Q-EG-05)
Montag 20.04. 09:00 - 12:00 (ehem. Seminarraum Internationale Entwicklung Afrikawissenschaften UniCampus Hof 5 2Q-EG-05)
Montag 04.05. 09:00 - 12:00 (ehem. Seminarraum Internationale Entwicklung Afrikawissenschaften UniCampus Hof 5 2Q-EG-05)
Montag 18.05. 09:00 - 12:00 (ehem. Seminarraum Internationale Entwicklung Afrikawissenschaften UniCampus Hof 5 2Q-EG-05)
Montag 08.06. 09:00 - 12:00 (ehem. Seminarraum Internationale Entwicklung Afrikawissenschaften UniCampus Hof 5 2Q-EG-05)
Montag 22.06. 09:00 - 12:00 (ehem. Seminarraum Internationale Entwicklung Afrikawissenschaften UniCampus Hof 5 2Q-EG-05)

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

This is an introduction to applied statistics. The main goal of the course is for students to develop the necessary foundations and skills to implement quantitative empirical research independently. Students are required to make "hands-on" applications of the material studied in the course.

Due to the current corona crisis, as of the Easter break we will replace physical-presence meetings with webinars where we will discuss the course's materials uploaded in moodle.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Students will be marked according to 3 different homeworks (20% each) and a final project (40%). Failure to hand in any of these implies a negative evaluation of the course.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Students should prove a good command (at least 50%) of each topic of the course.

Prüfungsstoff

There are no exams. The course’s main topics are descriptive statistics, probability, random variables, inference, regression analysis.

Literatur

The course has been prepared with

Newbold, Carlson and Thorne (2013): Statistics for Business and Economics, Pearson, 8th edition. (NCT)

Other introductory statistics textbooks are likely to provide very similar treatments.

Many examples have been borrowed from the following (rather entertaining) books:

1. Charles Wheelan (2013): Naked Statistics. Stripping the Dread from the Data, W.W. Norton.

2. Leonard Mlodinow (2008): The Drunkard'S Walk. How Randomess Rules Our Lives, Pantheon Books.

3. Nate Silver (2012): The Signal and the Noise. Why So Many Predictions Fail, But Some Don't, Penguin Books. 
I. Introduction

William Easterly (2009): "The Anarchy of Success," The New York Review of Books, 56(15), October.

II. Descriptive statistics

NCT: Chapters 1 and 2.

III. Probability

NCT: Chapter 3.

IV. Random variables

NCT: Chapters 4-6.

V. Inference

NCT: Chapters 7-10.

VI. Regression Analysis

NCT: Chapters 11-13.

Miguel Niño-Zarazúa (2012): “Quantitative Analysis in Social Sciences: A Brief Introduction for Non-Economists,” manuscript, WIDER.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

MM1

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:21