Wissensdatenbank Wirtschaftsrecht

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Statistik II: Computergestütze statistische Verfahren/ Computer assisted statistics


Kontakt

Fragen zur Veranstaltung richten Sie bitte direkt über das Kontaktformular anFrau Petra Clauß.


Vorlesungsunterlagen

Die Vorlesungsunterlagen entnehmen sie bitte aus dem Share Folder der Fakultät.


Literaturhinweise

Grundlegende Literatur

Weitere Informationen zur Lehrveranstaltung

Credits: 5 ECTS

Studiengang:
  • Bachelor-Studiengang
  • Fakultät Wirtschaftswissenschaften
  • Teilnahme empfohlen für das 3. Fachsemester

Dauer der Lehrveranstaltung:
  • ein Semester
  • 4 SWS

Qualifikationsziele:
  • Die Anwendung statistischer Methoden ist heutzutage ohne Computerunterstützung undenkbar. Daher werden in dieser Veranstaltung verschiedene Software-Produkte (z. B. SPSS, DERIVE) zur Datenanalyse und Demonstration statistischer Zusammenhänge genutzt. Außerdem werden Grundkenntnisse des linearen Regressionsmodells vermittelt und dessen Anwendung mit zahlreichen Datensätzen geübt. Studenten sollen in die Lage versetzt werden, mit Hilfe des Computers eigene Auswertungen durchzuführen. Außerdem sollen sie die Fähigkeit erwerben, vorliegende Auswertungen kritisch zu beurteilen.
  • The application of statistical methods is nowadays unthinkable without a computer. Therefore, several different softwaretools (e.g. SPSS, DERIVE) are used in this course for data analysis as well as for the demonstration of statistical concepts. Students will also learn fundamentals of the linear regression model and its application to numerous data sets. Students should be able to perform statistical analyses on the computer by themselves. They should also develop the ability to judge existing analyses critically.

Prüfung:
  • Klausur (100%)/ Final exam (100%)
Allgemeine Informationen

Die Vorlesung "Computergestützte statistische Verfahren" bei Herrn Prof. Dr. Karsten Schmidt wird regulär jeweils im Wintersemester für die Studierenden des 3. Fachsemesters im Bachelor-Studiengang Wirtschaftswissenschaften angeboten.


Inhalte

  • Einführung in die Datenanalyse mit SPSS/ Introduction to data analysis in SPSS
  • Stochastische Matrizen/ Stochastic matrices
  • Lineare Regression/ Linear regression
  • Multiples Regressionsmodell/ Multiple regression model
  • Schätzung der Modellparameter/ Parameter estimation
  • Kleinst-Quadrate-Schätzung in SPSS/ Least squares estimation in SPSS
  • Eigenschaften der Schätzer/ Properties of estimators
  • Hypothesentests, Konfidenzintervalle/ Hypothesis testing, confidence intervals

Termine

Aktuelle Vorlesungs-und Prüfungstermine entnehmen sie bitte dem Stud.IP
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