Universität Wien FIND

230092 UE UE Statistics 2 (2019W)

Übung

3.00 ECTS (1.50 SWS), SPL 23 - Soziologie
Continuous assessment of course work

Registration/Deregistration

Details

max. 32 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Bitte beachten Sie, dass die Abschlussprüfung in einem größeren Raum im Hauptgebäude stattfinden wird.

Monday 14.10. 15:00 - 16:15 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
Monday 21.10. 15:00 - 16:15 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
Monday 28.10. 15:00 - 16:15 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
Monday 04.11. 15:00 - 16:15 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
Monday 11.11. 15:00 - 16:15 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
Monday 18.11. 15:00 - 16:15 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
Monday 02.12. 15:00 - 16:15 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
Monday 09.12. 15:00 - 16:15 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
Monday 16.12. 15:00 - 16:15 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
Monday 13.01. 15:00 - 16:15 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
Monday 20.01. 15:00 - 16:15 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
Monday 27.01. 15:00 - 16:30 Hörsaal 16 Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 5

Information

Aims, contents and method of the course

Diese Übung dient als Vertiefung der theoretischen Erkenntnisse aus der gleichnamigen Vorlesung durch praktische Beispiele.
Dabei werden folgende Themen behandelt:
-Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen
-Stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen
-Stichproben (Gesetz der großen Zahlen)
-Konfidenzintervalle
-Hypothesentests (Spezielle Parametertests und Anpassungs- und Unabhängigkeitstests)
-Regressionsanalyse
-Kovarianzanalyse
-Varianzanalyse
Die Übung legt sowohl einen Schwerpunkt auf das inhaltliche Verständnis der Methoden und Ergebnisse als auch auf die praktische Anwendung der Methoden (mit Taschenrechner), inklusive der Interpretation von IBM SPSS Statistics Ergebnissen.

Assessment and permitted materials

- Präsentation von Übungsbeispielen an der Tafel bzw. über Beamer
- Kreuzerliste für Hausübungsbeispiele
- Abschlussprüfung

Hinweis der SPL:
Die Erbringung aller Teilleistungen ist Voraussetzung für eine positive Beurteilung, wenn nicht explizit etwas anderes vermerkt wurde.
Werden einzelne verpflichtende Teilleistungen nicht erbracht, gilt die Lehrveranstaltung als abgebrochen. Falls dem Nichterbringen der Leistung kein wichtiger und unvorhersehbarer Grund seitens des/der Studierenden vorliegt, wird die LV negativ beurteilt.
Bei Vorliegen eines solchen Grundes (zB eine längere Erkrankung) kann der/die Studierende auch nach Ablauf der Frist von der LV abgemeldet werden. Über das Vorliegen eines wichtigen Grundes entscheidet die Lehrveranstaltungsleitung. Der Antrag auf Abmeldung ist unverzüglich nach Eintreten des Grundes zu stellen.
Wurde eine Teilleistung erschlichen, d.h. etwa bei einer Prüfung oder einem Test geschummelt, bei einer schriftlichen Arbeit plagiiert oder auch Unterschriften auf Anwesenheitslisten gefälscht, wird die gesamte Lehrveranstaltung als "nicht beurteilt" gewertet und mit dem Vermerk "geschummelt/erschlichen" in das Notenerfassungssystem eingetragen.
Im Zuge der Beurteilung kann eine Plagiatssoftware (Turnitin in Moodle) zur Anwendung kommen: Details werden von den Lehrenden in der Lehrveranstaltung bekanntgeben.

Minimum requirements and assessment criteria

In dieser Übung können maximal 100 Punkte erreicht werden, welche sich auf folgende Teilleistungen aufgliedern:
- Schriftliche Prüfung: 50 Punkte
- Regelmäßige Mitarbeit (Tafelbeispiele & Kreuzerliste): 50 Punkte
Bei allen Teilleistungen sind ein Taschenrechner und ein handgeschriebener Formelzettel (beidseitige A4 Seite) erlaubt.
Mindestanforderung für die positive Beurteilung ist das Erreichen von 51 Punkten und 50% angekreutze Beispiele über das gesamte Semester.

Examination topics

Alle in der Lehrveranstaltung vermittelten Inhalte

Reading list

- Vorlesungsinhalte aus dem Wintersemester 2018/19 (VO Statistik 2, Ao.Univ.Prof. Dr. Marcus Hudec)
- Weitere Literatur: siehe Literaturangaben zur Vorlesung VO Statistik 2
- Weitere Materialien werden auf der Lernplattform Moodle zur Verfügung gestellt.

Association in the course directory

in 505: BA M2 UE Statistik 2

Last modified: We 16.10.2019 10:28