Universität Wien FIND

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040132 UE Statistics 1 (2020S)

2.00 ECTS (1.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Continuous assessment of course work

Summary

1 Glanzer , Moodle
2 Glanzer , Moodle
3 Nagel , Moodle
4 Nagel , Moodle
5 Nagel , Moodle
6 Leymarie , Moodle
7 Leymarie , Moodle

Registration/Deregistration

Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).
Registration information is available for each group.

Groups

Group 1

max. 50 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Aufgrund der aktuellen Situation rund um das Corona-Virus und die damit verbundene Einstellung von Präsenzlehrveranstaltungen, wird die LV über Moodle fortgeführt (zu den üblichen Zeiten). Der Modus bleibt wie gehabt. Die wöchentlichen Multiple-Choice Tests können in Moodle durchgeführt werden. Die Einheiten mit meinen Erklärungen werden gestreamt ("BigBlue-Button" / "Collaborate" in Moodle). Die Sprechstunden werden ebenfalls via Moodle abgehalten. Die Schlussklausur findet am Mittwoch, den 20.05.2020, um 16 Uhr via Moodle statt. Alle Details dazu werden in den Übungseinheiten besprochen und per E-Mail gesondert kommuniziert.

Wednesday 04.03. 08:00 - 09:30 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Wednesday 11.03. 08:00 - 09:30 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Wednesday 18.03. 08:00 - 09:30 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Wednesday 25.03. 08:00 - 09:30 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Wednesday 01.04. 08:00 - 09:30 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Wednesday 22.04. 08:00 - 09:30 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Wednesday 29.04. 08:00 - 09:30 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Wednesday 13.05. 09:00 - 10:30 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Wednesday 20.05. 16:00 - 17:30 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock

Aims, contents and method of the course

Einführung in die grundlegenden Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Ein Grundverständnis für wahrscheinlichkeitstheoretische Zusammenhänge dient als Basis für statistische Anwendungen. Ziel ist es, die Grundvoraussetzungen zu schaffen, um sich mit weiterführenden statistischen Methoden beschäftigen zu können. Durch den angewendeten Durchführungsmodus der LV gilt es, eine gewisse Routine auf höherem Niveau zu entwickeln, sodass übliche Standardbeispiele problemlos eigenständig gelöst werden können. Die folgenden Themen werden behandelt:
.) Ereignisse und Wahrscheinlichkeiten
.) Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen
.) Stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen
.) Schätzen (Punktschätzungen und Intervallschätzungen)
.) Hypothesentests
.) Gegen Ende der LV gibt es eine kurze Einführung in die Verwendung von Statistiksoftware (R).

Assessment and permitted materials

Es gibt eine Schlussklausur über den gesamten Stoff des Semesters sowie mehrere Kurztests über den Stoff der jeweils vorangehenden Einheit. Die Kurztests sind im Multiple Choice Format, die Endklausur wird "manuell" korrigiert. Es dürfen (nicht programmierbare) Taschenrechner verwendet werden und teilweise werden Formelzettel und Verteilungstabellen zur Verfügung gestellt.

Der genaue Ablauf wird in der ersten Übungseinheit noch ausführlich besprochen. In der ersten Einheit herrscht strikte Anwesenheitspflicht.

Minimum requirements and assessment criteria

Mindestanforderung für das Bestehen des Kurses: 50% der zu erreichenden Punkte in Summe und Teilnahme an zumindest zwei Kurztests.

Es gibt in Summe 100 Punkte zu erreichen. Davon werden 50 Punkte bei der Endklausur vergeben. Die restlichen 50 Punkte können im Rahmen von mehreren kurzen Tests im Laufe des Semesters gesammelt werden.

Es herrscht grundsätzlich keine Anwesenheitspflicht (abgesehen von der ersten Einheit), aber durch Fehlen in den Einheiten wird die Chance vergeben, bei den jeweiligen Kurztests Punkte zu sammeln. Darüber hinaus ist, wie oben angeführt, die Teilnahme an zumindest zwei Kurztests erforderlich.

Notenschlüssel (Gesamtpunkte: Note):
Gesamtpunkte >= 90: 1
[77,90): 2
[63,77): 3
[50,63): 4
[0,50): 5

Examination topics

Jener Stoff, der in den Übungseinheiten besprochen wird (siehe Übungszettel in Moodle).

Reading list

Skripten von E. Reschenhofer zu seiner Vorlesung.

Group 2

max. 50 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Aufgrund der aktuellen Situation rund um das Corona-Virus und die damit verbundene Einstellung von Präsenzlehrveranstaltungen, wird die LV über Moodle fortgeführt (zu den üblichen Zeiten). Der Modus bleibt wie gehabt. Die wöchentlichen Multiple-Choice Tests können in Moodle durchgeführt werden. Die Einheiten mit meinen Erklärungen werden gestreamt ("BigBlue-Button" / "Collaborate" in Moodle). Die Sprechstunden werden ebenfalls via Moodle abgehalten. Die Schlussklausur findet am Mittwoch, den 20.05.2020, um 16 Uhr via Moodle statt. Alle Details dazu werden in den Übungseinheiten besprochen und per E-Mail gesondert kommuniziert.

Wednesday 04.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Wednesday 11.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Wednesday 18.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Wednesday 25.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Wednesday 01.04. 09:45 - 11:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Wednesday 22.04. 09:45 - 11:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Wednesday 29.04. 09:45 - 11:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Wednesday 13.05. 09:00 - 10:30 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Wednesday 20.05. 16:00 - 17:30 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock

Aims, contents and method of the course

Einführung in die grundlegenden Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Ein Grundverständnis für wahrscheinlichkeitstheoretische Zusammenhänge dient als Basis für statistische Anwendungen. Ziel ist es, die Grundvoraussetzungen zu schaffen, um sich mit weiterführenden statistischen Methoden beschäftigen zu können. Durch den angewendeten Durchführungsmodus der LV gilt es, eine gewisse Routine auf höherem Niveau zu entwickeln, sodass übliche Standardbeispiele problemlos eigenständig gelöst werden können. Die folgenden Themen werden behandelt:
.) Ereignisse und Wahrscheinlichkeiten
.) Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen
.) Stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen
.) Schätzen (Punktschätzungen und Intervallschätzungen)
.) Hypothesentests
.) Gegen Ende der LV gibt es eine kurze Einführung in die Verwendung von Statistiksoftware (R).

Assessment and permitted materials

Es gibt eine Schlussklausur über den gesamten Stoff des Semesters sowie mehrere Kurztests über den Stoff der jeweils vorangehenden Einheit. Die Kurztests sind im Multiple Choice Format, die Endklausur wird "manuell" korrigiert. Es dürfen (nicht programmierbare) Taschenrechner verwendet werden und teilweise werden Formelzettel und Verteilungstabellen zur Verfügung gestellt.

Der genaue Ablauf wird in der ersten Übungseinheit noch ausführlich besprochen. In der ersten Einheit herrscht strikte Anwesenheitspflicht.

Minimum requirements and assessment criteria

Mindestanforderung für das Bestehen des Kurses: 50% der zu erreichenden Punkte in Summe und Teilnahme an zumindest zwei Kurztests.

Es gibt in Summe 100 Punkte zu erreichen. Davon werden 50 Punkte bei der Endklausur vergeben. Die restlichen 50 Punkte können im Rahmen von mehreren kurzen Tests im Laufe des Semesters gesammelt werden.

Es herrscht grundsätzlich keine Anwesenheitspflicht (abgesehen von der ersten Einheit), aber durch Fehlen in den Einheiten wird die Chance vergeben, bei den jeweiligen Kurztests Punkte zu sammeln. Darüber hinaus ist, wie oben angeführt, die Teilnahme an zumindest zwei Kurztests erforderlich.

Notenschlüssel (Gesamtpunkte: Note):
Gesamtpunkte >= 90: 1
[77,90): 2
[63,77): 3
[50,63): 4
[0,50): 5

Examination topics

Jener Stoff, der in den Übungseinheiten besprochen wird (siehe Übungszettel in Moodle).

Reading list

Skripten von E. Reschenhofer zu seiner Vorlesung.

Group 3

max. 50 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Friday 06.03. 08:00 - 09:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Friday 13.03. 08:00 - 09:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Friday 20.03. 08:00 - 09:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Friday 27.03. 08:00 - 09:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Friday 03.04. 08:00 - 09:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Friday 24.04. 08:00 - 09:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Friday 08.05. 08:00 - 09:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Wednesday 13.05. 16:45 - 18:15 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß

Aims, contents and method of the course

Einführung in die grundlegenden Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Ein Grundverständnis für wahrscheinlichkeitstheoretische Zusammenhänge dient als Basis für statistische Anwendungen. Ziel ist es, die Grundvoraussetzungen zu schaffen, um sich mit weiterführenden statistischen Methoden beschäftigen zu können.

Durch den angewendeten Durchführungsmodus der LV gilt es, eine gewisse Routine auf höherem Niveau zu entwickeln, sodass übliche Standardbeispiele problemlos eigenständig gelöst werden können.

Die folgenden Themen werden behandelt:
.) Ereignisse und Wahrscheinlichkeiten
.) Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen
.) Stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen
.) Schätzen (Punktschätzungen und Intervallschätzungen)
.) Hypothesentests
.) Demonstration der Verwendung von Statistiksoftware (R) in einigen Einheiten.

Assessment and permitted materials

Es gibt eine Schlussklausur über den gesamten Stoff des Semesters sowie mehrere Kurztests über den Stoff der jeweils vorangehenden Einheiten.
Es dürfen (nicht programmierbare) Taschenrechner verwendet werden und teilweise werden Formelzettel und Verteilungstabellen zur Verfügung gestellt.

Der genaue Ablauf wird in der ersten Übungseinheit noch ausführlich besprochen. In der ersten Einheit herrscht strikte Anwesenheitspflicht.

Minimum requirements and assessment criteria

Mindestanforderung für das Bestehen des Kurses: 50% der zu erreichenden Punkte in Summe.

Es gibt in Summe 100 Punkte zu erreichen. Davon werden 50 Punkte bei der Endklausur vergeben. Die restlichen 50 Punkte können im Rahmen von mehreren kurzen Tests im Laufe des Semesters gesammelt werden.

Es herrscht grundsätzlich keine Anwesenheitspflicht (abgesehen von der ersten Einheit), aber durch Fehlen in den Einheiten wird die Chance vergeben, bei den jeweiligen Kurztests Punkte zu sammeln.

Notenschlüssel (Gesamtpunkte: Note):
Gesamtpunkte >= 90: 1
[77,90): 2
[63,77): 3
[50,63): 4
[0,50): 5

Examination topics

Kurztests: jener Stoff, der in den Übungseinheiten davor besprochen wurde.
Endklausur: der gesamte Stoff der Übung

Reading list

Skripten von E. Reschenhofer (pdf-Downloads).

Group 4

max. 50 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Friday 06.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Friday 13.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Friday 20.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Friday 27.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Friday 03.04. 09:45 - 11:15 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Friday 24.04. 09:45 - 11:15 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Friday 08.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Wednesday 13.05. 16:45 - 18:15 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß

Aims, contents and method of the course

Einführung in die grundlegenden Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Ein Grundverständnis für wahrscheinlichkeitstheoretische Zusammenhänge dient als Basis für statistische Anwendungen. Ziel ist es, die Grundvoraussetzungen zu schaffen, um sich mit weiterführenden statistischen Methoden beschäftigen zu können.

Durch den angewendeten Durchführungsmodus der LV gilt es, eine gewisse Routine auf höherem Niveau zu entwickeln, sodass übliche Standardbeispiele problemlos eigenständig gelöst werden können.

Die folgenden Themen werden behandelt:
.) Ereignisse und Wahrscheinlichkeiten
.) Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen
.) Stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen
.) Schätzen (Punktschätzungen und Intervallschätzungen)
.) Hypothesentests
.) Demonstration der Verwendung von Statistiksoftware (R) in einigen Einheiten.

Assessment and permitted materials

Es gibt eine Schlussklausur über den gesamten Stoff des Semesters sowie mehrere Kurztests über den Stoff der jeweils vorangehenden Einheiten.
Es dürfen (nicht programmierbare) Taschenrechner verwendet werden und teilweise werden Formelzettel und Verteilungstabellen zur Verfügung gestellt.

Der genaue Ablauf wird in der ersten Übungseinheit noch ausführlich besprochen. In der ersten Einheit herrscht strikte Anwesenheitspflicht.

Minimum requirements and assessment criteria

Mindestanforderung für das Bestehen des Kurses: 50% der zu erreichenden Punkte in Summe.

Es gibt in Summe 100 Punkte zu erreichen. Davon werden 50 Punkte bei der Endklausur vergeben. Die restlichen 50 Punkte können im Rahmen von mehreren kurzen Tests im Laufe des Semesters gesammelt werden.

Es herrscht grundsätzlich keine Anwesenheitspflicht (abgesehen von der ersten Einheit), aber durch Fehlen in den Einheiten wird die Chance vergeben, bei den jeweiligen Kurztests Punkte zu sammeln.

Notenschlüssel (Gesamtpunkte: Note):
Gesamtpunkte >= 90: 1
[77,90): 2
[63,77): 3
[50,63): 4
[0,50): 5

Examination topics

Kurztests: jener Stoff, der in den Übungseinheiten davor besprochen wurde.
Endklausur: der gesamte Stoff der Übung

Reading list

Skripten von E. Reschenhofer (pdf-Downloads).

Group 5

Anwesenheit in der ersten Einheit ist verpflichtend.

max. 50 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Friday 06.03. 11:30 - 13:00 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Friday 13.03. 11:30 - 13:00 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Friday 20.03. 11:30 - 13:00 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Friday 27.03. 11:30 - 13:00 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Friday 03.04. 11:30 - 13:00 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Friday 24.04. 11:30 - 13:00 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Friday 08.05. 11:30 - 13:00 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Wednesday 13.05. 16:45 - 18:15 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß

Aims, contents and method of the course

Einführung in die grundlegenden Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Ein Grundverständnis für wahrscheinlichkeitstheoretische Zusammenhänge dient als Basis für statistische Anwendungen. Ziel ist es, die Grundvoraussetzungen zu schaffen, um sich mit weiterführenden statistischen Methoden beschäftigen zu können.

Durch den angewendeten Durchführungsmodus der LV gilt es, eine gewisse Routine auf höherem Niveau zu entwickeln, sodass übliche Standardbeispiele problemlos eigenständig gelöst werden können.

Die folgenden Themen werden behandelt:
.) Ereignisse und Wahrscheinlichkeiten
.) Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen
.) Stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen
.) Schätzen (Punktschätzungen und Intervallschätzungen)
.) Hypothesentests
.) Demonstration der Verwendung von Statistiksoftware (R) in einigen Einheiten.

Assessment and permitted materials

Es gibt eine Schlussklausur über den gesamten Stoff des Semesters sowie mehrere Kurztests über den Stoff der jeweils vorangehenden Einheiten.
Es dürfen (nicht programmierbare) Taschenrechner verwendet werden und teilweise werden Formelzettel und Verteilungstabellen zur Verfügung gestellt.

Der genaue Ablauf wird in der ersten Übungseinheit noch ausführlich besprochen. In der ersten Einheit herrscht strikte Anwesenheitspflicht.

Minimum requirements and assessment criteria

Mindestanforderung für das Bestehen des Kurses: 50% der zu erreichenden Punkte in Summe.

Es gibt in Summe 100 Punkte zu erreichen. Davon werden 50 Punkte bei der Endklausur vergeben. Die restlichen 50 Punkte können im Rahmen von mehreren kurzen Tests im Laufe des Semesters gesammelt werden.

Es herrscht grundsätzlich keine Anwesenheitspflicht (abgesehen von der ersten Einheit), aber durch Fehlen in den Einheiten wird die Chance vergeben, bei den jeweiligen Kurztests Punkte zu sammeln.

Notenschlüssel (Gesamtpunkte: Note):
Gesamtpunkte >= 90: 1
[77,90): 2
[63,77): 3
[50,63): 4
[0,50): 5

Examination topics

Kurztests: jener Stoff, der in den Übungseinheiten davor besprochen wurde.
Endklausur: der gesamte Stoff der Übung

Reading list

Skripten von E. Reschenhofer (pdf-Downloads).

Group 6

max. 50 participants
Language: English
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Friday 06.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Friday 13.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Friday 20.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Friday 27.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Friday 03.04. 13:15 - 14:45 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Friday 24.04. 13:15 - 14:45 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Friday 08.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Thursday 14.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock

Aims, contents and method of the course

Contents:
-Probability and combinatorics
-Discrete random variables
-Bivariate random variables
-Continuous random variables
-Central limit theorem
-Confidence intervals

Assessment and permitted materials

Two short tests = 50%
Final exam = 50%

Minimum requirements and assessment criteria

To have 50% at least.

Examination topics

-Probability and combinatorics
-Discrete random variables
-Bivariate random variables
-Continuous random variables
-Central limit theorem
-Confidence intervals

Group 7

max. 50 participants
Language: English
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Friday 06.03. 15:00 - 16:30 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Friday 13.03. 15:00 - 16:30 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Friday 20.03. 15:00 - 16:30 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Friday 27.03. 15:00 - 16:30 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Friday 03.04. 15:00 - 16:30 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Friday 24.04. 15:00 - 16:30 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Friday 08.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Thursday 14.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock

Aims, contents and method of the course

Contents:
-Probability and combinatorics
-Discrete random variables
-Bivariate random variables
-Continuous random variables
-Central limit theorem
-Confidence intervals

Assessment and permitted materials

Two short tests = 50%
Final exam = 50%

Minimum requirements and assessment criteria

To have 50% at least.

Examination topics

-Probability and combinatorics
-Discrete random variables
-Bivariate random variables
-Continuous random variables
-Central limit theorem
-Confidence intervals

Association in the course directory

Last modified: Mo 07.09.2020 15:19