Universität Wien

040713 UK Applied Statistics (2024W)

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Continuous assessment of course work
Moodle
Tu 26.11. 16:45-18:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

Registration/Deregistration

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Details

max. 60 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Achtung: 3 Beauftragungs-stunden! (Dafür nur 1 Gruppe)

  • Tuesday 01.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 08.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 15.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 22.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 29.10. 11:30 - 14:45 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 29.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 05.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 12.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 19.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 03.12. 11:30 - 13:00 Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Tuesday 03.12. 13:15 - 14:45 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 03.12. 16:45 - 18:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 10.12. 16:45 - 18:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 17.12. 16:45 - 18:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 07.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 14.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 21.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 28.01. 11:30 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Tuesday 28.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

Information

Aims, contents and method of the course

Ziele:
In dieser LV des 5. Semesters wollen wir die praktische Anwendung der bisher im Studium erlernten statistischen Verfahren anhand einer Vielzahl von konkreten Datenbeispielen einüben. Studierende sollen eine Routine darin entwickeln, praxisrelevante Fragen als datenanalytische Probleme zu formulieren, auf Grundlage der Daten mit geeigneten Methoden zu beantworten und die Ergebnisse nachvollziehbar aufbereiten. Dabei liegt der Fokus auf Konzepten und Problemen die speziell beim konkreten Arbeiten mit Daten auftreten.

Inhalte:
- Einfache und multiple lineare Regression
- Datentransformation
- Heteroskedastizität
- Faktoren und Dummy-Variablen
- Verallgemeinerte lineare Modelle
- Visualisierungsmethoden

Methode:
Vorlesung mit Übung

Assessment and permitted materials

Kreuzerlübungen und zwei Zwischentests.
Bei den beiden Tests sind keine Hilfsmittel erlaubt.

Minimum requirements and assessment criteria

Kreuzerlübungen: 30P
Midterm: 25P
Endterm: 25P

71 - 80P: 1
61 - 70P: 2
51 - 60P: 3
41 - 50P: 4
0 - 40P: 5

Examination topics

Prüfungsstoff ist der Inhalt der Vorlesung sowie der Übungsaufgaben.

Reading list

Sanford Weisberg: Applied Linear Regression, Wiley, 2014.

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Last modified: Th 03.10.2024 16:45