240090 UE MM1 - Methoden der quantitativen Entwicklungsforschung (2023W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mi 20.09.2023 10:00 bis Mo 02.10.2023 09:00
- Abmeldung bis Di 31.10.2023 09:00
Details
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Montag 09.10. 09:45 - 11:15 Seminarraum 7, Kolingasse 14-16, OG01
- Montag 16.10. 09:45 - 11:15 Seminarraum 7, Kolingasse 14-16, OG01
- Montag 23.10. 09:45 - 11:15 Seminarraum 7, Kolingasse 14-16, OG01
- Montag 30.10. 09:45 - 11:15 Seminarraum 7, Kolingasse 14-16, OG01
- Montag 06.11. 09:45 - 11:15 Seminarraum 7, Kolingasse 14-16, OG01
- Montag 13.11. 09:45 - 11:15 Seminarraum 7, Kolingasse 14-16, OG01
- Montag 20.11. 09:45 - 11:15 Seminarraum 7, Kolingasse 14-16, OG01
- Montag 27.11. 09:45 - 11:15 Seminarraum 7, Kolingasse 14-16, OG01
- Montag 04.12. 09:45 - 11:15 Seminarraum 7, Kolingasse 14-16, OG01
- Montag 11.12. 09:45 - 11:15 Seminarraum 7, Kolingasse 14-16, OG01
- Montag 08.01. 09:45 - 11:15 Seminarraum 7, Kolingasse 14-16, OG01
- Montag 15.01. 09:45 - 11:15 Seminarraum 7, Kolingasse 14-16, OG01
- Montag 22.01. 09:45 - 11:15 Seminarraum 7, Kolingasse 14-16, OG01
- Montag 29.01. 09:45 - 11:15 Seminarraum 7, Kolingasse 14-16, OG01
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
This is a course in applied statistics. The main goal is for students to develop the foundations necessary to implement quantitative empirical research independently. For this purpose, they are required to carry out a number of "hands-on" applications. The course is taught at an introductory level.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Students are graded according to three 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 the course’s topics; 50% - 59% implies a 4; 60% - 69%, a 3; 70% - 84%, a 2; 85% - 100%, a 1.
Prüfungsstoff
Descriptive statistics, probability, random variables, statistical inference, regression analysis, causal inference
Literatur
The course has been prepared with three textbooks:Newbold, Carlson and Thorne (2013): Statistics for Business and Economics, Pearson, 8th edition, (NCT)Larsen and Marx (2012): An Introduction to Mathematical Statistics and its Applications, Prentice HallShafer and Zhang (2012): Beginning Statistics (legally available online for free), (SZ)Other introductory statistics textbooks are likely to provide very similar treatments.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
MM1
Letzte Änderung: Mi 19.07.2023 13:47