Universität Wien

051131 UE Introductory Statistics (2024W)

3.00 ECTS (1.00 SWS), SPL 5 - Informatik und Wirtschaftsinformatik
Continuous assessment of course work

Summary

1 Slavova , Moodle
Fr 10.01. 11:30-12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
2 Slavova , Moodle
Fr 10.01. 12:15-13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
3 Slavova , Moodle
Fr 10.01. 13:15-14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
4 Slavova , Moodle
Fr 10.01. 14:00-14:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
5 Slavova , Moodle
Fr 10.01. 15:00-15:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
6 Slavova , Moodle
Fr 10.01. 15:45-16:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
7 Slavova , Moodle
Fr 10.01. 16:45-17:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG

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. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Friday 04.10. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 11.10. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 18.10. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 25.10. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 08.11. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 15.11. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 22.11. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 29.11. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 06.12. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 13.12. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 17.01. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 24.01. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 31.01. 11:30 - 12:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG

Minimum requirements and assessment criteria

Die Aufgabenblätter werden als Jupyter-Notebooks über Moodle-Aufgaben zur Verfügung gestellt und müssen bis zur angegebenen Frist abgegeben werden. Nach jeder Deadline wird eine Lösung für jede Aufgabe zufällig ausgewählt, wobei Studierende mit einem niedrigeren bisher erreichten Prozentanteil für diesen Bewertungsaspekt priorisiert werden. Die ausgewählten Studierenden werden kontaktiert.
Für eine positive Note müssen mindestens 60% der Beispiele hochgeladen werden.
Die Notenskala lautet wie folgt: 1: zumindest 90 %, 2: zumindest 80 %, 3: zumindest 65 %, 4: zumindest 50 %.

Group 2

max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Friday 04.10. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 11.10. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 18.10. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 25.10. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 08.11. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 15.11. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 22.11. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 29.11. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 06.12. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 13.12. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 17.01. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 24.01. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 31.01. 12:15 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG

Minimum requirements and assessment criteria

Die Aufgabenblätter werden als Jupyter-Notebooks über Moodle-Aufgaben zur Verfügung gestellt und müssen bis zur angegebenen Frist abgegeben werden. Nach jeder Deadline wird eine Lösung für jede Aufgabe zufällig ausgewählt, wobei Studierende mit einem niedrigeren bisher erreichten Prozentanteil für diesen Bewertungsaspekt priorisiert werden. Die ausgewählten Studierenden werden kontaktiert.
Für eine positive Note müssen mindestens 60% der Beispiele hochgeladen werden.
Die Notenskala lautet wie folgt: 1: zumindest 90 %, 2: zumindest 80 %, 3: zumindest 65 %, 4: zumindest 50 %.

Group 3

max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Friday 04.10. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 11.10. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 18.10. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 25.10. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 08.11. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 15.11. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 22.11. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 29.11. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 06.12. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 13.12. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 17.01. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 24.01. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 31.01. 13:15 - 14:00 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG

Minimum requirements and assessment criteria

Die Aufgabenblätter werden als Jupyter-Notebooks über Moodle-Aufgaben zur Verfügung gestellt und müssen bis zur angegebenen Frist abgegeben werden. Nach jeder Deadline wird eine Lösung für jede Aufgabe zufällig ausgewählt, wobei Studierende mit einem niedrigeren bisher erreichten Prozentanteil für diesen Bewertungsaspekt priorisiert werden. Die ausgewählten Studierenden werden kontaktiert.
Für eine positive Note müssen mindestens 60% der Beispiele hochgeladen werden.
Die Notenskala lautet wie folgt: 1: zumindest 90 %, 2: zumindest 80 %, 3: zumindest 65 %, 4: zumindest 50 %.

Group 4

max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Friday 04.10. 14:00 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 11.10. 14:00 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 18.10. 14:00 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 25.10. 14:00 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 08.11. 14:00 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 15.11. 14:00 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 22.11. 14:00 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 29.11. 14:00 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 06.12. 14:00 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 13.12. 14:00 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 17.01. 14:00 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 24.01. 14:00 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 31.01. 14:00 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG

Minimum requirements and assessment criteria

Die Aufgabenblätter werden als Jupyter-Notebooks über Moodle-Aufgaben zur Verfügung gestellt und müssen bis zur angegebenen Frist abgegeben werden. Nach jeder Deadline wird eine Lösung für jede Aufgabe zufällig ausgewählt, wobei Studierende mit einem niedrigeren bisher erreichten Prozentanteil für diesen Bewertungsaspekt priorisiert werden. Die ausgewählten Studierenden werden kontaktiert.
Für eine positive Note müssen mindestens 60% der Beispiele hochgeladen werden.
Die Notenskala lautet wie folgt: 1: zumindest 90 %, 2: zumindest 80 %, 3: zumindest 65 %, 4: zumindest 50 %.

Group 5

max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Friday 04.10. 15:00 - 15:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 11.10. 15:00 - 15:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 18.10. 15:00 - 15:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 25.10. 15:00 - 15:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 08.11. 15:00 - 15:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 15.11. 15:00 - 15:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 22.11. 15:00 - 15:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 29.11. 15:00 - 15:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 06.12. 15:00 - 15:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 13.12. 15:00 - 15:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 17.01. 15:00 - 15:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 24.01. 15:00 - 15:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 31.01. 15:00 - 15:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG

Minimum requirements and assessment criteria

Die Aufgabenblätter werden als Jupyter-Notebooks über Moodle-Aufgaben zur Verfügung gestellt und müssen bis zur angegebenen Frist abgegeben werden. Nach jeder Deadline wird eine Lösung für jede Aufgabe zufällig ausgewählt, wobei Studierende mit einem niedrigeren bisher erreichten Prozentanteil für diesen Bewertungsaspekt priorisiert werden. Die ausgewählten Studierenden werden kontaktiert.
Für eine positive Note müssen mindestens 60% der Beispiele hochgeladen werden.
Die Notenskala lautet wie folgt: 1: zumindest 90 %, 2: zumindest 80 %, 3: zumindest 65 %, 4: zumindest 50 %.

Group 6

max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Friday 04.10. 15:45 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 11.10. 15:45 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 18.10. 15:45 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 25.10. 15:45 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 08.11. 15:45 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 15.11. 15:45 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 22.11. 15:45 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 29.11. 15:45 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 06.12. 15:45 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 13.12. 15:45 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 17.01. 15:45 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 24.01. 15:45 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 31.01. 15:45 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG

Minimum requirements and assessment criteria

Die Aufgabenblätter werden als Jupyter-Notebooks über Moodle-Aufgaben zur Verfügung gestellt und müssen bis zur angegebenen Frist abgegeben werden. Nach jeder Deadline wird eine Lösung für jede Aufgabe zufällig ausgewählt, wobei Studierende mit einem niedrigeren bisher erreichten Prozentanteil für diesen Bewertungsaspekt priorisiert werden. Die ausgewählten Studierenden werden kontaktiert.
Für eine positive Note müssen mindestens 60% der Beispiele hochgeladen werden.
Die Notenskala lautet wie folgt: 1: zumindest 90 %, 2: zumindest 80 %, 3: zumindest 65 %, 4: zumindest 50 %.

Group 7

max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Friday 04.10. 16:45 - 17:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 11.10. 16:45 - 17:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 18.10. 16:45 - 17:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 25.10. 16:45 - 17:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 08.11. 16:45 - 17:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 15.11. 16:45 - 17:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 22.11. 16:45 - 17:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 29.11. 16:45 - 17:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 06.12. 16:45 - 17:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 13.12. 16:45 - 17:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 17.01. 16:45 - 17:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 24.01. 16:45 - 17:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
  • Friday 31.01. 16:45 - 17:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG

Minimum requirements and assessment criteria

Die Aufgabenblätter werden als Jupyter-Notebooks über Moodle-Aufgaben zur Verfügung gestellt und müssen bis zur angegebenen Frist abgegeben werden. Nach jeder Deadline wird eine Lösung für jede Aufgabe zufällig ausgewählt, wobei Studierende mit einem niedrigeren bisher erreichten Prozentanteil für diesen Bewertungsaspekt priorisiert werden. Die ausgewählten Studierenden werden kontaktiert.
Für eine positive Note müssen mindestens 60% der Beispiele hochgeladen werden.
Die Notenskala lautet wie folgt: 1: zumindest 90 %, 2: zumindest 80 %, 3: zumindest 65 %, 4: zumindest 50 %.

Information

Aims, contents and method of the course

Die Studierenden verfügen über Fähigkeiten empirische Sachverhalte mittels statistischer Basistechniken zu beschreiben und graphisch korrekt zu repräsentieren; sowie über ein prinzipielles Verständnis für die grundlegenden Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie und der inferenzstatistischen Modellierung und Methodik. Die Studierenden sind in der Lage inhaltliche Fragestellungen in statistische Modelle zu übersetzen und diese mittels adäquater Techniken der Inferenzstatistik korrekt zu beantworten. Dabei können sie moderne Softwarewerkzeuge für Analytik und Visualisierung zur Beantwortung datenanalytischer Fragestellungen erfolgreich anwenden. Ziel dieser Übung ist es, den Stoff der Vorlesung zu vertiefen und anwenden zu lernen. Es wird überprüft, inwieweit das in der Vorlesung Gelernte umgesetzt werden kann. Weiters sollen Unklarheiten in Bezug auf das Verständnis des Stoffes beseitigt werden.

Assessment and permitted materials

Als Softwarewerkzeug wird im Rahmen der Übung Jupyter eingesetzt, für die Abgabe und Präsentation der Beispiele werden Jupyter-Notebooks verwendet.

Es gibt insgesamt 12 Aufgabenblätter mit zu lösenden Aufgaben. 40 % der Gesamtbewertung werden für das beste Ergebnis bei freiwilligen mündlichen Präsentationen von Beispielen der ersten 6 Blätter vergeben und 60 % für das beste Ergebnis für die restlichen 6 Blätter. Für ein bestimmtes Aufgabenblatt kann maximal eine Aufgabe präsentiert werden. Alle Beispiele sind sowohl manuell in Markdown und LaTeX als auch mit Hilfe von Jupyter zu lösen, außer es ist für ein Beispiel explizit anders vermerkt.

Examination topics

Es werden Aufgabenblätter zu folgenden Inhalten durchgenommen: Jupyter-Notebook, Kombinatorik, Laplace-Wahrscheinlichkeiten, Zufallsvariablen und ihre Verteilungen, Bedingte Wahrscheinlichkeiten, Unabhängigkeit und Markov-Ketten, Erwartungswert und Varianz, Mehrdimensionale Zufallsvariablen, Schätzverfahren, Parametrische Testverfahren, Nichtparametrische Testverfahren, Varianzanalyse, Regressionsanalyse.

Reading list

* Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. J. Bleymüller, R. Weißbach, A. Dörre. Vahlen, 2020.
* All of Statistics. Larry Wasserman, Springer, 2005.
* Statistical Data Analytics. W.Piegorsch, Wiley 2015.
* Statistik: Der Weg zur Datenanalyse. L. Fahrmeier, C. Heumann, R. Künstler, I. Pigeot, G. Tutz. Springer, 2016.
* Mathematics for Machine Learning, M.P. Deisenroth, A.A. Faisal, and C. Soon Ong. Cambridge University Press, 2020.

Association in the course directory

Module: DAS EST UF-INF-12

Last modified: Th 03.10.2024 00:02