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040769 UK Programming in Statistics (2017W)

7.00 ECTS (4.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Continuous assessment of course work

Formale Voraussetzung für die Teilnahme am Kurs ist die erfolgreiche Absolvierung der STEOP.

Es werden Vorkenntnisse über die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik (Verteilungen, Hypothesentests (zB T-Test, Chi-Quadrat-Test), lineare Regression) empfohlen.

Programmiervorerfahrungen sind keine nötig.

Registration/Deregistration

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Details

max. 60 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Der Kurs ist in 5 Kurseinheiten gegliedert und wird leicht geblockt abgehalten. In jeder Kurseinheit gibt es ein schriftliches Quiz und eine Hausübung.

Wichtige Termine mit Anwesenheitspflicht:
* Vorbesprechung am Dienstag, den 03.10. von 16:45-18:15 Uhr in HS9.
* 5 schriftliche Quiz jeweils mittwochs am 11.10. (HS4), 25.10. (HS4), 15.11. (HS4), entweder 29.11. oder 06.12. (tba, HS6) und 10.01. (HS4) jeweils von 13:15-14:45 Uhr.
* Schriftlicher Test am Mittwoch, den 24.01.2018 von 13:15-14:45 (HS4)

Ein unentschuldigtes Fehlen in der Vorbesprechung führt zu einer sofortigen Abmeldung von der Lehrveranstaltung.

Jede der 5 Hausübungen wird gemeinsam mit Andreas Baierl in Kleingruppen besprochen. Die Termine für diese persönlichen Gespräche werden bis zum 1. Quiz vereinbart. Details werden in der Vorbesprechung erläutert.

Zusatzangebot ohne Anwesenheitspflicht:
* An den quizfreien Mittwochen findet jeweils von 11:30-14:45 Uhr eine doppelte Vorlesungseinheit mit Daniel Obszelka statt, in denen wesentliche Stoffkomponenten der jeweiligen Kurseinheit erläutert werden. Der gesamte Inhalt kann im angebotenen Skriptum nachgelesen bzw. nachbearbeitet werden.
* Freitags ab 06.10. findet von 09:45-11:15 Uhr im PC-Seminarraum 05 eine Frageeinheit mit eurem Tutor Thomas Hillebrand statt, in der Fragen zum Stoff / zur Hausübung geklärt werden und ggf. weitere Beispiele besprochen werden.
* Dienstags ab 10.10. findet von 16:45-18:15 Uhr im PC-Seminarraum 05 eine Frageeinheit mit Andreas Baierl statt, in der Fragen zum Stoff / zur Hausübung geklärt werden und ggf. weitere Beispiele besprochen werden.
* Unmittelbar vor den 5 Quizeinheiten findet im PC-Seminarraum 03 von 11:30-13:00 Uhr eine Frageeinheit mit eurem Tutor Thomas Hillebrand statt, in dem letzte Fragen geklärt werden können (Quiz-Warm-up).

UPDATE vom 14.09.2017: Studierende, welche die VO-Prüfung Analysis am Mittwoch, den 11.10. von 13:15 bis 14:45 Uhr absolvieren, dürfen das 1. Quiz ausnahmsweise am Mittwoch, den 11.10. (also am selben Tag) von 15:00 bis 16:30 Uhr nachholen (Ersatzquiz). Details in der Vorbesprechung. Diese Ausnahmeregelung ist deshalb möglich, weil Analysis im 2. Semester des Bachelorstudiums Statistik angesetzt ist und der VO-Prüfungstermin bereits vor Bekanntgabe der Quiztermine festgestanden ist.

Tuesday 03.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Wednesday 04.10. 11:30 - 14:45 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Friday 06.10. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Tuesday 10.10. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Wednesday 11.10. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Wednesday 11.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Wednesday 11.10. 15:00 - 16:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Friday 13.10. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Tuesday 17.10. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Wednesday 18.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Wednesday 18.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Friday 20.10. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Tuesday 24.10. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Wednesday 25.10. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Wednesday 25.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Friday 27.10. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Tuesday 31.10. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Friday 03.11. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Tuesday 07.11. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Wednesday 08.11. 11:30 - 14:45 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Friday 10.11. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Tuesday 14.11. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Wednesday 15.11. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Wednesday 15.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Friday 17.11. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Tuesday 21.11. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Wednesday 22.11. 11:30 - 14:45 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Friday 24.11. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Tuesday 28.11. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Wednesday 29.11. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Wednesday 29.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Friday 01.12. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Tuesday 05.12. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Wednesday 06.12. 11:30 - 14:45 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Tuesday 12.12. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Wednesday 13.12. 11:30 - 14:45 Hörsaal 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Friday 15.12. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Tuesday 09.01. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Wednesday 10.01. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Wednesday 10.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Friday 12.01. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Tuesday 16.01. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Wednesday 17.01. 11:30 - 13:00 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Wednesday 17.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Friday 19.01. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Tuesday 23.01. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Wednesday 24.01. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Wednesday 24.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Friday 26.01. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Tuesday 30.01. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Thursday 08.02. 16:45 - 20:00 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

Information

Aims, contents and method of the course

R ist eine Programmiersprache, die sich hervorragend für statistische Analysen und die Erstellung von Grafiken eignet. Dieser Kurs ist eine ausführliche Einführung in R (www.r-project.org). Wir besprechen unter anderem folgende Themen:
*) Datenstrukturen und deren Einsatz (Vektoren, Matrizen, Listen, Data.frames)
*) Zeichenketten (Strings) bearbeiten
*) Umgang mit kategoriellen Variablen (Faktoren) und fehlenden Werten
*) Wiederholte Anwendung von Funktionen
*) Kontrollstrukturen (Schleifen, Verzweigungen)
*) Eigene Funktionen schreiben
*) Daten einlesen, speichern und aufbereiten
*) Statistische Methoden in R
*) Simulation
*) Grafiken erstellen

Bei den statistischen Methoden beschränken wir uns auf elementare Verfahren (T-Test, Binomialtest, Chi-Quadrat-Test, Lineare Regression). Wir besprechen keine "neuen" statistischen Methoden. Vielmehr forcieren wir das Konzept "Hilfe zur Selbsthilfe" bzw. verweisen auf weiterführende Lehrveranstaltungen und Literatur.

Am Ende des Kurses sollen die Studierenden in der Lage sein
*) R sicher und effizient anzuwenden,
*) leicht lesbare und funktionstüchtige Programme mit R zu entwickeln,
*) statistische Problemstellungen mit R erfolgreich zu bearbeiten und
*) ausgewählte theoretische Konzepte hinter R zu verstehen.

Assessment and permitted materials

In Summe können im Laufe der Lehrveranstaltung bei folgenden Gelegenheiten bis zu 80 Punkte gesammelt werden:
*) Regelmäßige schriftliche Quiz (5 x 5, 1 Streichresultat): 20 Punkte
*) Abgabe und Besprechung von Übungsaufgaben (5 x 4): 20 Punkte
*) Schriftlicher Test: 20 Punkte
*) Projektarbeit und persönliches Abschlussgespräch: 20 Punkte

Bei den Quiz und beim Test sind außer Schreibzeug keine Hilfsmittel zugelassen.

Minimum requirements and assessment criteria

Die erzielten Punkte p werden am Ende der Lehrveranstaltung wie folgt in eine Note umgerechnet:
p in [0, 40) : Nicht Genügend
p in [40, 50): Genügend
p in [50, 60): Befriedigend
p in [60, 70): Gut
p >= 70: Sehr gut

Information für Studierende des Erweiterungscurriculums: Für Studierende des ECs entfällt die Projektarbeit und das persönliche Abschlussgespräch. Es sind dann maximal 60 Punkte erzielbar. Die erzielten Punkte p werden gemäß p * 80 / 60 skaliert und daraufhin die Note wie oben bestimmt.

Examination topics

Siehe Inhalt oben.

Reading list

Ein ausführliches Skriptum wird im pdf-Format auf Moodle angeboten. Ergänzende und weiterführende Literatur wird auf ebenfalls auf Moodle veröffentlicht.

Association in the course directory

Last modified: Mo 07.09.2020 15:29