Universität Wien FIND

040132 UE Statistics 1 (2022S)

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

Summary

1 REMOTE Klockmann , Moodle
2 REMOTE Klockmann , Moodle
3 Tonti , Moodle
4 REMOTE Tonti , Moodle
5 REMOTE Kivaranovic , Moodle
6 Bauer , Moodle
7 REMOTE Kivaranovic , Moodle
8 Bauer , 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

Friday 04.03. 11:30 - 13:00 Digital
Friday 18.03. 11:30 - 13:00 Digital
Friday 25.03. 11:30 - 13:00 Digital
Friday 01.04. 11:30 - 13:00 Digital
Friday 08.04. 11:30 - 13:00 Digital
Friday 29.04. 11:30 - 13:00 Digital
Friday 06.05. 11:30 - 13:00 Digital
Thursday 19.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock

Group 2

ACHTUNG! Dieser Kurs könnte sich mit UE-Teil der LV 040134 Mathematische Optimierung am Fr, zw. 13:15-16:30 überschneiden. Eventuell nicht für VWL-Studierende geeignet. Bitte genauen Kurs-Termin beim UE-Leiter MathOpt erfragen.

max. 50 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Friday 04.03. 13:15 - 14:45 Digital
Friday 18.03. 13:15 - 14:45 Digital
Friday 25.03. 13:15 - 14:45 Digital
Friday 01.04. 13:15 - 14:45 Digital
Friday 08.04. 13:15 - 14:45 Digital
Friday 29.04. 13:15 - 14:45 Digital
Friday 06.05. 13:15 - 14:45 Digital
Thursday 19.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock

Group 3

max. 50 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Tuesday 01.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 08.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 15.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 22.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 29.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 05.04. 09:45 - 11:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 26.04. 09:45 - 11:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 03.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Thursday 19.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock

Group 4

max. 50 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Thursday 03.03. 09:45 - 11:15 Digital
Thursday 10.03. 09:45 - 11:15 Digital
Thursday 17.03. 09:45 - 11:15 Digital
Thursday 24.03. 09:45 - 11:15 Digital
Thursday 31.03. 09:45 - 11:15 Digital
Thursday 07.04. 09:45 - 11:15 Digital
Thursday 28.04. 09:45 - 11:15 Digital
Thursday 19.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock

Group 5

Anwesenheit in der ersten Einheit ist verpflichtend.

ACHTUNG! Dieser Kurs könnte sich mit UE-Teil der LV 040134 Mathematische Optimierung am Fr, zw. 13:15-16:30 überschneiden. Eventuell nicht für VWL-Studierende geeignet. Bitte genauen Kurs-Termin beim UE-Leiter MathOpt erfragen.

max. 50 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Friday 04.03. 15:00 - 16:30 Digital
Friday 18.03. 15:00 - 16:30 Digital
Friday 25.03. 15:00 - 16:30 Digital
Friday 01.04. 15:00 - 16:30 Digital
Friday 08.04. 15:00 - 16:30 Digital
Thursday 28.04. 15:00 - 16:30 Digital
Friday 06.05. 15:00 - 16:30 Digital
Thursday 19.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock

Group 6

max. 50 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Wednesday 02.03. 08:00 - 09:30 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Wednesday 09.03. 08:00 - 09:30 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Wednesday 16.03. 08:00 - 09:30 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Wednesday 23.03. 08:00 - 09:30 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Wednesday 30.03. 08:00 - 09:30 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Wednesday 06.04. 08:00 - 09:30 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Wednesday 27.04. 08:00 - 09:30 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Thursday 19.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock

Group 7

max. 50 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Friday 04.03. 16:45 - 18:15 Digital
Friday 18.03. 16:45 - 18:15 Digital
Friday 25.03. 16:45 - 18:15 Digital
Friday 01.04. 16:45 - 18:15 Digital
Friday 08.04. 16:45 - 18:15 Digital
Thursday 28.04. 16:45 - 18:15 Digital
Friday 06.05. 16:45 - 18:15 Digital
Thursday 19.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock

Group 8

max. 50 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Wednesday 02.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Wednesday 09.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Wednesday 16.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Wednesday 23.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Wednesday 30.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Wednesday 06.04. 09:45 - 11:15 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Wednesday 27.04. 09:45 - 11:15 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Thursday 19.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock

Information

Aims, contents and method of the course

Exercise sessions on the foundations of statistics.

Content:
1. Event spaces & probability
2. Distribution function, expectation and variance
3. Discrete and continuous distributions
4. Multivariate distributions and confidence intervals
5. Statistical hypothesis testing

Assessment and permitted materials

Presentation of compled problems, number of completed problems and two written examinations (mid-term and end-term).

Minimum requirements and assessment criteria

The final grade is calculated from a weighted average of the four assessment aspects described above.

Examination topics

Content of the topics covered.

Reading list

Lecture notes from E. Reschenhofer's 2016 (summer semester) course.

Association in the course directory

Last modified: Th 11.05.2023 11:27