Universität Wien
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040140 UK Statistics 2 (2024S)

6.00 ECTS (3.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Continuous assessment of course work

WICHTIG: Anwesenheit in der ersten Einheit ist für die Teilnahme unbedingt erforderlich!

Tutorium ab 6.5.: MO, 13.15 - 14.45 Uhr, HS 07 (1. Stock)
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).

Details

max. 120 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Die Einteilung in die Übungsgruppen 1-3 erfolgt alphabetisch.

https://backend.univie.ac.at/fileadmin/user_upload/a_seam/Syllabus_Statistik_2_SS_2024.pdf

  • Monday 29.04. 15:00 - 16:30 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 30.04. 11:30 - 13:00 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Tuesday 30.04. 13:15 - 14:45 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Monday 06.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 07.05. 11:30 - 13:00 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Tuesday 07.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Wednesday 08.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 08.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Monday 13.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 14.05. 11:30 - 13:00 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Tuesday 14.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Wednesday 15.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 15.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Tuesday 21.05. 11:30 - 13:00 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Tuesday 21.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Wednesday 22.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 22.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Monday 27.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 28.05. 11:30 - 13:00 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Tuesday 28.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Wednesday 29.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 29.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Monday 03.06. 15:00 - 16:30 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 04.06. 11:30 - 13:00 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Tuesday 04.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Wednesday 05.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 05.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Monday 10.06. 15:00 - 16:30 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 11.06. 11:30 - 13:00 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Tuesday 11.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Wednesday 12.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 12.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Monday 17.06. 15:00 - 16:30 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 18.06. 11:30 - 13:00 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Tuesday 18.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Wednesday 19.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 19.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Monday 24.06. 15:00 - 16:30 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 25.06. 11:30 - 13:00 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Tuesday 25.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Wednesday 26.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 26.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Thursday 27.06. 11:30 - 13:00 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß

Information

Aims, contents and method of the course

Zufallsvektoren (diskreter und stetiger Fall), gemeinsame Verteilungsfunktion, gemeinsame Wahrscheinlichkeitsfunktion bzw Dichte, Randverteilungen, Randdichten, Unabhängigkeit von Zufallsvariablen, Erwartungswert von Zufallsvektoren und seine Eigenschaften, Varianz-Kovarianzmatrix, Multivariate Normalverteilung und Reproduktionssatz, Chi-Quadrat Verteilung, t- und F-Verteilung, Bedingte Verteilungen, bedingte Wahrscheinlichkeitsfunktion und bedingte Dichten, bedingter Erwartungswert, bedingte Varianz, Maximum Likelihood Methode, Momentenmethode, Längsschnittdaten (Autokorrelation, Stationarität).

Voraussetzungen: Steop, Statistik 1, Mathematik 1

Wichtiger Hinweis:
In der gesamten Lehrveranstaltung sind jegliche Bild- oder Tonaufnahmen untersagt.

Assessment and permitted materials

Es gibt drei Teilleistungen:
1. Ausarbeitung eines verpflichtenden Beispiels je Übungsblatt, wobei dieses Beispiel auf dem Übungsblatt jeweils als solches gekennzeichnet ist.
2. Mitarbeitskomponente im Übungsteil, d.h., Ankreuzen von (nichtverpflichtenden) Beispielen und Präsentation einiger dieser Beispiele an der Tafel.
3. Schriftlicher Abschlußtest. Dieser findet am Donnerstag, 27.06.2024, 11.30-13.00 Uhr im Hörsaal 1, Oskar-Morgenstern-Platz 1, EG statt.
Ihre Gesamptpunkteanzahl ist die Summe der Punkte aus den drei obenerwähnten Komponenten. Für eine positive Beurteilung benötigen Sie mehr als die Hälfte der erreichbaren Punkte.
Für weitere Erklärungen siehe https://seam.univie.ac.at/statistics-econometrics-and-applied-mathematics-seam/researchers/dmytriv/uk-statistik-2/
Bei der Abschlussprüfung sind keine Hilfsmittel erlaubt.

Minimum requirements and assessment criteria

Insgesamt müssen Sie mehr als 50 Punkte bei Ihrer Gesamtpunkteanzahl erreichen, um den UK positiv abzuschließen.

Examination topics

Gesamter Stoff des UK.

Reading list

Es gibt unzählige Bücher, welche den behandelten Stoff abdecken. Im Folgenden eine Auswahl:
P.G.Hoel, S.C.Port & Ch.J. Stone (1971), Introduction to Probability Theory. Houghton Mifflin.
R.V. Hogg & A.T. Craig (1978), Introduction to Mathematical Statistics. Fourth Edition. MacMillan.
R.J.Larsen & M.L.Marx (2014), Introduction to Mathematical Statistics and Its Applications. Fifth Edition. Pearson.
J.A. Rice (1995), Mathematical Statistics and Data Analysis, Second Edition. Duxbury.

Association in the course directory

Last modified: We 31.07.2024 11:25