051131 UE Einführende Statistik (2017S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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Zusammenfassung
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 06.02.2017 09:00 bis Mi 22.02.2017 23:59
- Abmeldung bis Mo 20.03.2017 23:59
An/Abmeldeinformationen sind bei der jeweiligen Gruppe verfügbar.
Gruppen
Gruppe 1
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Mittwoch
01.03.
10:30 - 11:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
08.03.
10:30 - 11:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
15.03.
10:30 - 11:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
22.03.
10:30 - 11:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
29.03.
10:30 - 11:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
05.04.
10:30 - 11:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
26.04.
10:30 - 11:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
03.05.
10:30 - 11:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
10.05.
10:30 - 11:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
17.05.
10:30 - 11:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
24.05.
10:30 - 11:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
31.05.
10:30 - 11:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
07.06.
10:30 - 11:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
14.06.
10:30 - 11:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
21.06.
10:30 - 11:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
28.06.
10:30 - 11:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
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.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Als Softwarewerkzeug wird im Rahmen der Übung SageMath eingesetzt, als Bedienoberfläche wird die interaktive Shell verwendet. Die Übungsbeispiele sind vorzubereiten und auf freiwilliger Basis sowohl ohne als auch mit Hilfe von SageMath zu präsentieren.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Jedes präsentierte Übungsbeispiel wird mit 0 bis 100 Punkten bewertet. Pro Übungseinheit kann jeweils maximal ein Übungsbeispiel präsentiert werden. Die Note ergibt sich aus der Summe der erzielten Präsentationspunkte: unter 150: 5, 150 bis 199: 4, 200 bis 249: 3, 250 bis 299: 2, ab 300: 1.
Prüfungsstoff
Es werden Übungsblätter zu folgenden Inhalten durchgenommen: Laplace-Wahrscheinlichkeiten, Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit, Zufallsvariablen und ihre Verteilungen, Erwartungswert und Varianz, Grenzwertsätze, Mehrdimensionale Zufallsvariablen, Schätzverfahren, Testverfahren, Regressionsanalyse, Varianzanalyse und Anwendungen der Normalverteilung.
Literatur
- L. Fahrmeir et al. Statistik. Der Weg zur Datenanalyse. Springer, 2016.
- J. Bleymüller. Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. Vahlen, 2012.
- J. Bleymüller. Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. Vahlen, 2012.
Gruppe 2
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Mittwoch
01.03.
11:30 - 12:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
08.03.
11:30 - 12:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
15.03.
11:30 - 12:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
22.03.
11:30 - 12:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
29.03.
11:30 - 12:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
05.04.
11:30 - 12:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
26.04.
11:30 - 12:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
03.05.
11:30 - 12:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
10.05.
11:30 - 12:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
17.05.
11:30 - 12:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
24.05.
11:30 - 12:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
31.05.
11:30 - 12:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
07.06.
11:30 - 12:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
14.06.
11:30 - 12:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
21.06.
11:30 - 12:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
28.06.
11:30 - 12:15
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
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.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Als Softwarewerkzeug wird im Rahmen der Übung SageMath eingesetzt, als Bedienoberfläche wird die interaktive Shell verwendet. Die Übungsbeispiele sind vorzubereiten und auf freiwilliger Basis sowohl ohne als auch mit Hilfe von SageMath zu präsentieren.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Jedes präsentierte Übungsbeispiel wird mit 0 bis 100 Punkten bewertet. Pro Übungseinheit kann jeweils maximal ein Übungsbeispiel präsentiert werden. Die Note ergibt sich aus der Summe der erzielten Präsentationspunkte: unter 150: 5, 150 bis 199: 4, 200 bis 249: 3, 250 bis 299: 2, ab 300: 1.
Prüfungsstoff
Es werden Übungsblätter zu folgenden Inhalten durchgenommen: Laplace-Wahrscheinlichkeiten, Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit, Zufallsvariablen und ihre Verteilungen, Erwartungswert und Varianz, Grenzwertsätze, Mehrdimensionale Zufallsvariablen, Schätzverfahren, Testverfahren, Regressionsanalyse, Varianzanalyse und Anwendungen der Normalverteilung.
Literatur
- L. Fahrmeir et al. Statistik. Der Weg zur Datenanalyse. Springer, 2016.
- J. Bleymüller. Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. Vahlen, 2012.
- J. Bleymüller. Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. Vahlen, 2012.
Gruppe 3
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Mittwoch
01.03.
12:15 - 13:00
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
08.03.
12:15 - 13:00
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
15.03.
12:15 - 13:00
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
22.03.
12:15 - 13:00
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
29.03.
12:15 - 13:00
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
05.04.
12:15 - 13:00
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
26.04.
12:15 - 13:00
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
03.05.
12:15 - 13:00
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
10.05.
12:15 - 13:00
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
17.05.
12:15 - 13:00
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
24.05.
12:15 - 13:00
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
31.05.
12:15 - 13:00
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
07.06.
12:15 - 13:00
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
14.06.
12:15 - 13:00
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
21.06.
12:15 - 13:00
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
28.06.
12:15 - 13:00
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
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.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Als Softwarewerkzeug wird im Rahmen der Übung SageMath eingesetzt, als Bedienoberfläche wird die interaktive Shell verwendet. Die Übungsbeispiele sind vorzubereiten und auf freiwilliger Basis sowohl ohne als auch mit Hilfe von SageMath zu präsentieren.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Jedes präsentierte Übungsbeispiel wird mit 0 bis 100 Punkten bewertet. Pro Übungseinheit kann jeweils maximal ein Übungsbeispiel präsentiert werden. Die Note ergibt sich aus der Summe der erzielten Präsentationspunkte: unter 150: 5, 150 bis 199: 4, 200 bis 249: 3, 250 bis 299: 2, ab 300: 1.
Prüfungsstoff
Es werden Übungsblätter zu folgenden Inhalten durchgenommen: Laplace-Wahrscheinlichkeiten, Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit, Zufallsvariablen und ihre Verteilungen, Erwartungswert und Varianz, Grenzwertsätze, Mehrdimensionale Zufallsvariablen, Schätzverfahren, Testverfahren, Regressionsanalyse, Varianzanalyse und Anwendungen der Normalverteilung.
Literatur
- L. Fahrmeir et al. Statistik. Der Weg zur Datenanalyse. Springer, 2016.
- J. Bleymüller. Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. Vahlen, 2012.
- J. Bleymüller. Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. Vahlen, 2012.
Gruppe 4
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Mittwoch
01.03.
09:45 - 10:30
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
08.03.
09:45 - 10:30
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
15.03.
09:45 - 10:30
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
22.03.
09:45 - 10:30
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
29.03.
09:45 - 10:30
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
05.04.
09:45 - 10:30
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
26.04.
09:45 - 10:30
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
03.05.
09:45 - 10:30
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
10.05.
09:45 - 10:30
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
17.05.
09:45 - 10:30
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
24.05.
09:45 - 10:30
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
31.05.
09:45 - 10:30
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
07.06.
09:45 - 10:30
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
14.06.
09:45 - 10:30
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
21.06.
09:45 - 10:30
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
28.06.
09:45 - 10:30
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
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.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Als Softwarewerkzeug wird im Rahmen der Übung SageMath eingesetzt, als Bedienoberfläche wird die interaktive Shell verwendet. Die Übungsbeispiele sind vorzubereiten und auf freiwilliger Basis sowohl ohne als auch mit Hilfe von SageMath zu präsentieren.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Jedes präsentierte Übungsbeispiel wird mit 0 bis 100 Punkten bewertet. Pro Übungseinheit kann jeweils maximal ein Übungsbeispiel präsentiert werden. Die Note ergibt sich aus der Summe der erzielten Präsentationspunkte: unter 150: 5, 150 bis 199: 4, 200 bis 249: 3, 250 bis 299: 2, ab 300: 1.
Prüfungsstoff
Es werden Übungsblätter zu folgenden Inhalten durchgenommen: Laplace-Wahrscheinlichkeiten, Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit, Zufallsvariablen und ihre Verteilungen, Erwartungswert und Varianz, Grenzwertsätze, Mehrdimensionale Zufallsvariablen, Schätzverfahren, Testverfahren, Regressionsanalyse, Varianzanalyse und Anwendungen der Normalverteilung.
Literatur
- L. Fahrmeir et al. Statistik. Der Weg zur Datenanalyse. Springer, 2016.
- J. Bleymüller. Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. Vahlen, 2012.
- J. Bleymüller. Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. Vahlen, 2012.
Gruppe 5
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Montag
06.03.
11:30 - 12:15
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
20.03.
11:30 - 12:15
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
27.03.
11:30 - 12:15
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
03.04.
11:30 - 12:15
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
24.04.
11:30 - 12:15
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
08.05.
11:30 - 12:15
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
15.05.
11:30 - 12:15
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
22.05.
11:30 - 12:15
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
29.05.
11:30 - 12:15
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
12.06.
11:30 - 12:15
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
19.06.
11:30 - 12:15
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
26.06.
11:30 - 12:15
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
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.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Als Softwarewerkzeug wird im Rahmen der Übung SageMath eingesetzt, als Bedienoberfläche wird die interaktive Shell verwendet. Die Übungsbeispiele sind vorzubereiten und auf freiwilliger Basis sowohl ohne als auch mit Hilfe von SageMath zu präsentieren.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Jedes präsentierte Übungsbeispiel wird mit 0 bis 100 Punkten bewertet. Pro Übungseinheit kann jeweils maximal ein Übungsbeispiel präsentiert werden. Die Note ergibt sich aus der Summe der erzielten Präsentationspunkte: unter 150: 5, 150 bis 199: 4, 200 bis 249: 3, 250 bis 299: 2, ab 300: 1.
Prüfungsstoff
Es werden Übungsblätter zu folgenden Inhalten durchgenommen: Laplace-Wahrscheinlichkeiten, Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit, Zufallsvariablen und ihre Verteilungen, Erwartungswert und Varianz, Grenzwertsätze, Mehrdimensionale Zufallsvariablen, Schätzverfahren, Testverfahren, Regressionsanalyse, Varianzanalyse und Anwendungen der Normalverteilung.
Literatur
- L. Fahrmeir et al. Statistik. Der Weg zur Datenanalyse. Springer, 2016.
- J. Bleymüller. Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. Vahlen, 2012.
- J. Bleymüller. Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. Vahlen, 2012.
Gruppe 6
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Montag
06.03.
12:15 - 13:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
20.03.
12:15 - 13:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
27.03.
12:15 - 13:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
03.04.
12:15 - 13:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
24.04.
12:15 - 13:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
08.05.
12:15 - 13:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
15.05.
12:15 - 13:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
22.05.
12:15 - 13:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
29.05.
12:15 - 13:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
12.06.
12:15 - 13:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
19.06.
12:15 - 13:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
26.06.
12:15 - 13:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
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.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Als Softwarewerkzeug wird im Rahmen der Übung SageMath eingesetzt, als Bedienoberfläche wird die interaktive Shell verwendet. Die Übungsbeispiele sind vorzubereiten und auf freiwilliger Basis sowohl ohne als auch mit Hilfe von SageMath zu präsentieren.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Jedes präsentierte Übungsbeispiel wird mit 0 bis 100 Punkten bewertet. Pro Übungseinheit kann jeweils maximal ein Übungsbeispiel präsentiert werden. Die Note ergibt sich aus der Summe der erzielten Präsentationspunkte: unter 150: 5, 150 bis 199: 4, 200 bis 249: 3, 250 bis 299: 2, ab 300: 1.
Prüfungsstoff
Es werden Übungsblätter zu folgenden Inhalten durchgenommen: Laplace-Wahrscheinlichkeiten, Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit, Zufallsvariablen und ihre Verteilungen, Erwartungswert und Varianz, Grenzwertsätze, Mehrdimensionale Zufallsvariablen, Schätzverfahren, Testverfahren, Regressionsanalyse, Varianzanalyse und Anwendungen der Normalverteilung.
Literatur
- L. Fahrmeir et al. Statistik. Der Weg zur Datenanalyse. Springer, 2016.
- J. Bleymüller. Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. Vahlen, 2012.
- J. Bleymüller. Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. Vahlen, 2012.
Gruppe 7
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Montag
06.03.
13:15 - 14:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
20.03.
13:15 - 14:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
27.03.
13:15 - 14:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
03.04.
13:15 - 14:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
24.04.
13:15 - 14:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
08.05.
13:15 - 14:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Montag
15.05.
13:15 - 14:00
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Montag
22.05.
13:15 - 14:00
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Montag
29.05.
13:15 - 14:00
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Montag
12.06.
13:15 - 14:00
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19.06.
13:15 - 14:00
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Montag
26.06.
13:15 - 14:00
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Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
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.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Als Softwarewerkzeug wird im Rahmen der Übung SageMath eingesetzt, als Bedienoberfläche wird die interaktive Shell verwendet. Die Übungsbeispiele sind vorzubereiten und auf freiwilliger Basis sowohl ohne als auch mit Hilfe von SageMath zu präsentieren.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Jedes präsentierte Übungsbeispiel wird mit 0 bis 100 Punkten bewertet. Pro Übungseinheit kann jeweils maximal ein Übungsbeispiel präsentiert werden. Die Note ergibt sich aus der Summe der erzielten Präsentationspunkte: unter 150: 5, 150 bis 199: 4, 200 bis 249: 3, 250 bis 299: 2, ab 300: 1.
Prüfungsstoff
Es werden Übungsblätter zu folgenden Inhalten durchgenommen: Laplace-Wahrscheinlichkeiten, Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit, Zufallsvariablen und ihre Verteilungen, Erwartungswert und Varianz, Grenzwertsätze, Mehrdimensionale Zufallsvariablen, Schätzverfahren, Testverfahren, Regressionsanalyse, Varianzanalyse und Anwendungen der Normalverteilung.
Literatur
- L. Fahrmeir et al. Statistik. Der Weg zur Datenanalyse. Springer, 2016.
- J. Bleymüller. Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. Vahlen, 2012.
- J. Bleymüller. Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. Vahlen, 2012.
Gruppe 8
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Freitag
17.03.
09:45 - 10:30
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Freitag
24.03.
09:45 - 10:30
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Freitag
31.03.
09:45 - 10:30
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Freitag
07.04.
09:45 - 10:30
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28.04.
09:45 - 10:30
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05.05.
09:45 - 10:30
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12.05.
09:45 - 10:30
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19.05.
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26.05.
09:45 - 10:30
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02.06.
09:45 - 10:30
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09.06.
09:45 - 10:30
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16.06.
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30.06.
09:45 - 10:30
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Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
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.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Als Softwarewerkzeug wird im Rahmen der Übung SageMath eingesetzt, als Bedienoberfläche wird die interaktive Shell verwendet. Die Übungsbeispiele sind vorzubereiten und auf freiwilliger Basis sowohl ohne als auch mit Hilfe von SageMath zu präsentieren.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Jedes präsentierte Übungsbeispiel wird mit 0 bis 100 Punkten bewertet. Pro Übungseinheit kann jeweils maximal ein Übungsbeispiel präsentiert werden. Die Note ergibt sich aus der Summe der erzielten Präsentationspunkte: unter 150: 5, 150 bis 199: 4, 200 bis 249: 3, 250 bis 299: 2, ab 300: 1.
Prüfungsstoff
Es werden Übungsblätter zu folgenden Inhalten durchgenommen: Laplace-Wahrscheinlichkeiten, Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit, Zufallsvariablen und ihre Verteilungen, Erwartungswert und Varianz, Grenzwertsätze, Mehrdimensionale Zufallsvariablen, Schätzverfahren, Testverfahren, Regressionsanalyse, Varianzanalyse und Anwendungen der Normalverteilung.
Literatur
- L. Fahrmeir et al. Statistik. Der Weg zur Datenanalyse. Springer, 2016.- J. Bleymüller. Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. Vahlen, 2012.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Module: EST UF-INF-12 DAS
Letzte Änderung: Di 08.09.2020 00:15