Vorlesungsverzeichnis

SoSe 26  
 Wirtschaftswiss...  
 Modulangebot St...  
 Lehrveranstaltung

SoSe 26: Modulangebote

Modulangebot Statistik 30 LP (ab WiSe 18/19)

0191d_m30

  • Einführung in die Ökonometrie (Introduction to Econometrics)

    0171dB2.1

    Qualifikationsziele:
     Die Studentinnen und Studenten sind in der Lage, mittels statistischer Methoden und beobachteter Daten ökonomische Verhaltensgleichungen zu quantifizieren und zu überprüfen. Sie können die grundlegenden Methoden der Regressionsanalyse einschließlich des Tests von Parametern beschreiben und anwenden. Durch das geschulte Verständnis der ökonometrischen Modelle können sie zudem die Auswirkungen von Modellverletzungen auf Schätzungen und Tests von Regressionsparametern benennen und geeignete Lösungsstrategien entwickeln. Durch die Einbeziehung einer praxisbezogenen Rechnerübung können die Studentinnen und Studenten eigenständig Regressionsanalysen durchführen und deren Ergebnisse sinnvoll interpretieren. Es ist unter anderem Ziel, die Vielfalt der Studentinnen und Studenten als Ressource zu nutzen und bewusst im Studieralltag einzusetzen.

    Inhalte:
     Grundlegende Methoden der Ökonometrie, z. B.: Klassisches lineares Regressionsmodell, Parameterschätzung mit der Kleinste-Quadrate-Methode, Konfidenzbereiche und Parametertests, Modellierung von Strukturbrüchen und Saison, Heteroskedastie und Autokorrelation der Residuen.

    Veranstaltungssprache
     Deutsch / Englisch

    Arbeitszeitaufwand
     180 Stunden (6 LP)

    Dauer des Moduls / Häufigkeit des Angebots
    ein Semester / unregelmäßig

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  • Stichprobenverfahren (Sampling Procedure)

    0171dB2.5

    Qualifikationsziele:
     Die Studentinnen und Studenten bekommen einen ersten Einblick in das Feld der Survey-Statistik und erlernen die methodischen Grundlagen der Stichprobentheorie sowie deren wichtigsten Auswahltechniken zu verstehen und anzuwenden. Darüber hinaus verstehen sie die Berücksichtigung von Nonresponse und den Einsatz von Kalibrationsverfahren an exemplarischen Beispielen. Die Studentinnen und Studenten haben im Übungsteil erlernt, wie die Nutzung von Statistischer Software für die Ziehung von Stichproben genutzt wird, wobei die Campus-Files der amtlichen Statistik genutzt wurden. Des Weiteren erlernen sie die entsprechenden Methoden und werden so in dieLage versetzt, den Einsatz von Stichprobenverfahren in der Praxis zu beurteilen. Außerdem können sie die wichtigsten Erhebungen der Umfragepraxis erklären und einschätzen. Durch gender- und diversitygerechte Rahmenbedingungen wird die Teilnahme aller Studentinnen und Studenten ermöglicht.

    Inhalte:
     Grundgesamtheit und Ziehungswahrscheinlichkeiten, einfache Strichproben, Bernoulli Sampling, Größenproportio-nales Ziehen, Schichtung, Klumpung, Mehrstufiges Ziehen, Regressionsschätzer, Kalibration, Telefonstichproben, ADM-Design, Mikrozensus

    Veranstaltungssprache
     Deutsch/Englisch

    Arbeitszeitaufwand
     180 Stunden (6 LP)

    Dauer des Moduls / Häufigkeit des Angebots
    ein Semester / unregelmäßig

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    • 10122001 Vorlesung
      Machine Learning (Philipp Bach)
      Zeit: Mi 14:00-17:00 (Erster Termin: 22.04.2026)
      Ort: Hs 103 Hörsaal (Garystr. 21)
    • 10122026 Methodenübung
      Machine Learning (Philipp Bach)
      Zeit: Mi 17:00-18:00 (Erster Termin: 22.04.2026)
      Ort: Hs 103 Hörsaal (Garystr. 21)
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