230095 UE Statistics 2 (2017W)
Übung
Continuous assessment of course work
Labels
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 is open from We 16.08.2017 10:00 to Fr 22.09.2017 10:00
- Deregistration possible until Fr 20.10.2017 23:59
Details
max. 40 participants
Language: German
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Tuesday 10.10. 18:30 - 19:45 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Tuesday 17.10. 18:30 - 19:45 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Tuesday 24.10. 18:30 - 19:45 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Tuesday 31.10. 18:30 - 19:45 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Tuesday 07.11. 18:30 - 19:45 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Tuesday 14.11. 18:30 - 19:45 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Tuesday 21.11. 18:30 - 19:45 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Tuesday 28.11. 18:30 - 19:45 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Tuesday 05.12. 18:30 - 19:45 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Tuesday 12.12. 18:30 - 19:45 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Tuesday 09.01. 18:30 - 19:45 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Tuesday 16.01. 18:30 - 19:45 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Tuesday 23.01. 18:30 - 20:00 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Tuesday 30.01. 18:30 - 20:00 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Information
Aims, contents and method of the course
Ziel ist das Üben und Anwenden der in der Vorlesung (VO Statistik 2, Ao.Univ.Prof. Dr. Marcus Hudec) vermittelten Themen/statistischen Verfahren anhand einfacher Beispiele/Fragestellungen.Dabei werden folgende Themen behandelt: Stetige Zufallsvariablen, Konfidenzintervalle für Anteilswerte und Mittelwerte, Stichprobenplanung für Konfidenzintervalle, Tests zum Vergleich von Anteilswerten, Einstichprobentest für Anteilswerte bzw. Mittelwerte, Tests zum Vergleich von Mittelwerten, lineare Regression.Es wird einerseits die Anwendung der Verfahren sowie die Berechnung der Ergebnisse (mit Hilfe von Taschenrechner bzw. Programmen wie SPSS oder Excel) demonstriert. Weiters wird auf die Interpretation der Ergebnisse bzw. Kennwerte anhand von einfachen Fragestellungen eingegangen. Es werden weitere Inhalte zur praktischen Anwendung der Verfahren (Auswahl des passenden Verfahrens zur Fragestellung, Voraussetzungen der Verfahren, alternative Verfahren) präsentiert.Die Kenntnisse werden in weiterer Folge von den Studierenden selbst an entsprechenden Fragestellungen angewandt und geübt.
Assessment and permitted materials
1.) Hausübungsbeispiele:
- Präsentation von vorbereiteten, kürzeren Hausübungsbeispielen (=Tafelbeispiele) in den Einheiten
- Abgabe von ausgearbeiteten Hausübungsbeispielen (=Abgabebeispiele)2.) Schriftliche Prüfung am Ende des Semesters
- erlaubte Hilfsmittel: Taschenrechner und ein A4-Formelblatt
- über das vorausgesetzte Wissen hinausgehende Materialien (z.B. Verteilungstabellen, etc.) werden bei der Prüfung zur Verfügung gestellt.Hinweis der SPL: bei Feststellung einer erschlichenen Teilleistung (Abschreiben, Plagiieren, Ghostwriting, etc.) muss die gesamte Lehrveranstaltung als geschummelt gewertet und als Antritt gezählt werden.
- Präsentation von vorbereiteten, kürzeren Hausübungsbeispielen (=Tafelbeispiele) in den Einheiten
- Abgabe von ausgearbeiteten Hausübungsbeispielen (=Abgabebeispiele)2.) Schriftliche Prüfung am Ende des Semesters
- erlaubte Hilfsmittel: Taschenrechner und ein A4-Formelblatt
- über das vorausgesetzte Wissen hinausgehende Materialien (z.B. Verteilungstabellen, etc.) werden bei der Prüfung zur Verfügung gestellt.Hinweis der SPL: bei Feststellung einer erschlichenen Teilleistung (Abschreiben, Plagiieren, Ghostwriting, etc.) muss die gesamte Lehrveranstaltung als geschummelt gewertet und als Antritt gezählt werden.
Minimum requirements and assessment criteria
Teilleistungen und deren Beitrag zur Gesamtbeurteilung (insgesamt 100 Punkte):
- Hausübungen (Tafelbeispiele & Abgabebeispiele): maximal 40 Punkte
- Schriftliche Prüfung: maximal 60 PunkteDie durch Hausübungen und Prüfung erreichten Punkte werden für die Berechnung der Gesamtpunktezahl addiert. Für eine positive Beurteilung ist das Erreichen von mindestens 60 Punkten nötig.Anwesenheit:
Achtung: In der ersten Einheit besteht unbedingte Anwesenheitspflicht!Grundsätzlich besteht auch Anwesenheitspflicht in den Präsenzeinheiten; dreimaliges unentschuldigtes Fehlen wird toleriert.
- Hausübungen (Tafelbeispiele & Abgabebeispiele): maximal 40 Punkte
- Schriftliche Prüfung: maximal 60 PunkteDie durch Hausübungen und Prüfung erreichten Punkte werden für die Berechnung der Gesamtpunktezahl addiert. Für eine positive Beurteilung ist das Erreichen von mindestens 60 Punkten nötig.Anwesenheit:
Achtung: In der ersten Einheit besteht unbedingte Anwesenheitspflicht!Grundsätzlich besteht auch Anwesenheitspflicht in den Präsenzeinheiten; dreimaliges unentschuldigtes Fehlen wird toleriert.
Examination topics
Rechenbeispiele zu den vermittelten Inhalten
Anwendung der vorgestellten Verfahren
Berechnung und Interpretation der entsprechenden Ergebnisse/Kennwerte
Kenntnisse der in der Übung vermittelten Inhalte
Anwendung der vorgestellten Verfahren
Berechnung und Interpretation der entsprechenden Ergebnisse/Kennwerte
Kenntnisse der in der Übung vermittelten Inhalte
Reading list
Vorlesungsinhalte aus dem WS2017/18 (VO Statistik 2, Ao.Univ.Prof. Dr. Marcus Hudec)Weitere Literatur: Siehe Literaturhinweise zur VO Statistik 2 von Prof. Hudec.Weitere Materialien werden auf der Lernplattform moodle zur Verfügung gestellt.
Association in the course directory
in 505: BA M2 Statistik 2
Last modified: Mo 07.09.2020 15:39