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http://www.stat.wiwi.uni-due.de/Fachgebiet Statistik | |
|---|---|
| zugeordnetes Lehrpersonal | Behr (Prof. Dr. Andreas Behr) Schmidt (Dipl.-Volksw. Rolf Schmidt) Theune (Dr. Katja Theune) |
Verantwortete Module
Modul (6 Credits)
Amtliche Statistik
- Name im Diploma Supplement
- Official Statistics
- Verantwortlich
- Voraussetzungen
- Siehe Prüfungsordnung.
- Workload
- 180 Stunden studentischer Workload gesamt, davon:
- Präsenzzeit: 60 Stunden
- Vorbereitung, Nachbereitung: 75 Stunden
- Prüfungsvorbereitung: 45 Stunden
- Dauer
- Das Modul erstreckt sich über 1 Semester.
- Qualifikationsziele
Die Studierenden
- verstehen die Bedeutung frei zugänglicher Daten für alle gesellschaftlichen Gruppen, z.B. für die Bereiche, Bevölkerung, Konsum, materielle Deprivation und Wirtschaft
- kennen die Rahmenbedingungen für die Produktion und Verbreitung amtlicher Statistiken
- kennen ausgewählte Datenprodukte und deren Produktionsweise einschl. Big Data und experimenteller Daten
- können die Bedeutung der ständigen Weiterentwicklung von Survey – Methoden beschreiben
- wissen um die Notwendigkeit der statistischen Geheimhaltung und haben einen Überblick über die Methoden
- Praxisrelevanz
Grundlegendes Wissen um die Methoden der Datenbeschaffung und deren Datenquellen ist für viele Arbeitsfelder bedeutsam.
- Prüfungsmodalitäten
Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in der Gestalt einer Klausur (in der Regel: 60-90 Minuten).
- Verwendung in Studiengängen
- Bestandteile
- VIU: Amtliche Statistik (6 Credits)
Modul (6 Credits)
Computergestützte Methoden
- Name im Diploma Supplement
- Statistics and Computing
- Verantwortlich
- Voraussetzungen
- Siehe Prüfungsordnung.
- Workload
- 180 Stunden studentischer Workload gesamt, davon:
- Präsenzzeit: 45 Stunden
- Vorbereitung, Nachbereitung: 90 Stunden
- Prüfungsvorbereitung: 45 Stunden
- Dauer
- Das Modul erstreckt sich über 1 Semester.
- Qualifikationsziele
Die Studierenden
- können mit Hilfe der Statistiksoftware R Daten erzeugen, einlesen und transformieren
- können mit Hilfe statistischer Software Maßzahlen zur Beschreibung von Häufigkeitsverteilungen berechnen und interpretieren
- können mit graphischen Methoden Daten anschaulich darstellen
- können mit Hilfe von Zufallsgeneratoren Daten entsprechend ausge-wählter Wahrscheinlichkeitsverteilungen generieren und Simulationen durchführen
- können einfache und multiple Regressionen mit Hilfe statistischer Software berechnen und die Ergebnisse interpretieren
- können geeignete graphische und formale Methoden zur Diagnose von Heteroskedastie und geeignete Verfahren bei Vorliegen von Heteros-kedastie anwenden
- Praxisrelevanz
Die Darstellung und Analyse von Datensätzen mit geeigneter Software ist von besonderer Praxisrelevanz.
- Prüfungsmodalitäten
Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in der Gestalt einer Klausur (in der Regel: 60-90 Minuten).
- Verwendung in Studiengängen
- Bestandteile
- VO: Computergestützte Methoden (3 Credits)
- UEB: Computergestützte Methoden (3 Credits)
Modul (6 Credits)
Empirische Bilanzanalyse
- Name im Diploma Supplement
- Empirical Balance Sheet Analysis
- Verantwortlich
- Voraussetzungen
- Siehe Prüfungsordnung.
- Workload
- 180 Stunden studentischer Workload gesamt, davon:
- Präsenzzeit: 60 Stunden
- Vorbereitung, Nachbereitung: 75 Stunden
- Prüfungsvorbereitung: 45 Stunden
- Dauer
- Das Modul erstreckt sich über 1 Semester.
- Qualifikationsziele
Die Studierenden
- kennen ausgewählte empirische Methoden
- beherrschen den Umgang mit Unternehmensbilanzdaten
- entwickeln eigenständig Strategien, um inhaltliche Fragen empirisch zu untersuchen
- wenden ausgewählte empirische Methoden mit geeigneter Software eigenständig auf Unternehmensbilanzdaten an
- Praxisrelevanz
Die Kenntnis geeigneter Methoden zur empirischen Untersuchung interessierender Sachverhalte auf Basis von Unternehmensbilanzdaten ist von besonderer Praxisrelevanz.
- Prüfungsmodalitäten
Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in der Gestalt einer empirischen Auswertung am PC (Prüfung vor Ort, in der Regel: 90-120 Minuten).
- Verwendung in Studiengängen
- Bestandteile
- VO: Empirische Bilanzanalyse (3 Credits)
- UEB: Empirische Bilanzanalyse (3 Credits)
Modul (6 Credits)
Empirische Methoden
- Name im Diploma Supplement
- Empirical Methods
- Verantwortlich
- Voraussetzungen
- Siehe Prüfungsordnung.
- Workload
- 180 Stunden studentischer Workload gesamt, davon:
- Präsenzzeit: 60 Stunden
- Vorbereitung, Nachbereitung: 75 Stunden
- Prüfungsvorbereitung: 45 Stunden
- Dauer
- Das Modul erstreckt sich über 1 Semester.
- Qualifikationsziele
Die Studierenden
- kennen ausgewählte empirische Methoden
- beherrschen den Umgang mit Daten, die Grundlage empirischer Analysen sind
- wenden ausgewählte empirische Methoden mit geeigneter Software eigenständig an
- Praxisrelevanz
Die Kenntnis geeigneter Methoden zur empirischen Untersuchung interessierender Sachverhalte ist von besonderer Praxisrelevanz.
- Prüfungsmodalitäten
Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in Form einer Präsentation (i.d.R. 10 - 20 Minuten, 50 % der Note) und einer Hausarbeit (10 - 20 Seiten, 50 % der Note) zu einer eigenständigen empirischen Analyse.
- Verwendung in Studiengängen
- Bestandteile
- VO: Empirische Methoden (3 Credits)
- UEB: Empirische Methoden (3 Credits)
Modul (6 Credits)
Fachseminar Statistik
- Name im Diploma Supplement
- Seminar in Statistics
- Verantwortlich
- Voraussetzungen
- Siehe Prüfungsordnung.
- Workload
- 180 Stunden studentischer Workload gesamt, davon:
- Präsenzzeit: 15 Stunden
- Vorbereitung, Nachbereitung: 135 Stunden
- Prüfungsvorbereitung: 30 Stunden
- Dauer
- Das Modul erstreckt sich über 1 Semester.
- Qualifikationsziele
Die Studierenden
- sind befähigt empirischen Analysen nachzuvollziehen und die wichtigsten methodischen Aspekte zu erläutern
- beherrschen die professionellen Darstellung der zugehörigen Ergebnisse mit Hilfe geeigneter Software
- können fachspezifische eigene aber auch fremde Fragestellungen im Plenum diskutieren und gemeinsam lösen
- Prüfungsmodalitäten
Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung, die sich auf folgende Prüfungsformen erstreckt: Anfertigung und Präsentation der wichtigsten Aspekte empirischer Analysen.
- Verwendung in Studiengängen
- Bestandteile
- SEM: Fachseminar Statistik (6 Credits)
Modul (6 Credits)
Induktive Statistik
- Name im Diploma Supplement
- Statistical Inference
- Verantwortlich
- Voraussetzungen
- Siehe Prüfungsordnung.
- Workload
- 180 Stunden studentischer Workload gesamt, davon:
- Präsenzzeit: 45 Stunden
- Vorbereitung, Nachbereitung: 90 Stunden
- Prüfungsvorbereitung: 45 Stunden
- Dauer
- Das Modul erstreckt sich über 1 Semester.
- Qualifikationsziele
Die Studierenden
- beherrschen die grundlegenden Rechenregeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung
- haben ein Verständnis unterschiedlicher Wahrscheinlichkeitsbegriffe
- verstehen die Funktionsweise von Zufallsgeneratoren
- haben eine Vorstellung der Generierung von Zufallszahlen mit Hilfe von Zufallsgeneratoren
- haben ein grundlegendes Verständnis der Gewinnung von Zufallsstichproben aus endlichen Grundgesamtheiten
- kennen die Grundzüge des Schätzens und Testens
- Prüfungsmodalitäten
Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in der Gestalt einer Klausur (in der Regel: 60-90 Minuten).
Vom Dozierenden wird zu Beginn der Veranstaltung festgelegt, ob durch freiwillige Testate bereits im Vorfeld Punkte für die Klausur erworben werden können. Für die Möglichkeit der Anrechnung der Testate muss die Klausur unabhängig vom Ergebnis der Testate mindestens bestanden sein. Ist dies der Fall, so bildet sich die Endnote aus dem Ergebnis der mindestens bestandenen Abschlussprüfung zuzüglich der bereits über die Testate erworbenen Punkte. Die Möglichkeit der Anrechnung der Testate auf die abschließende Prüfungsleistung ist auf maximal 20% der in der abschließenden Prüfung maximal erwerbbaren Punkte beschränkt. Bestandene Testate haben nur Gültigkeit für die Prüfungen, die zu der Veranstaltung im jeweiligen Semester gehören.
Für Lehramt im Begleitmodul zur Masterarbeit: Keine Prüfungsleistung.
- Verwendung in Studiengängen
- Bestandteile
- VIU: Induktive Statistik (6 Credits)
Modul (6 Credits)
Markt und Gesellschaft – Kritische Perspektiven
- Name im Diploma Supplement
- Market and Society – Critical Perspectives
- Verantwortlich
- Voraussetzungen
- Siehe Prüfungsordnung.
- Workload
- 180 Stunden studentischer Workload gesamt, davon:
- Präsenzzeit: 30 Stunden
- Vorbereitung, Nachbereitung: 90 Stunden
- Prüfungsvorbereitung: 60 Stunden
- Dauer
- Das Modul erstreckt sich über 1 Semester.
- Qualifikationsziele
Die Studierenden
- können wissenschaftliche Texte lesen und verstehen
- erhalten Einblicke in konkurrierende theoretische Ansätze
- können Fragestellungen aus unterschiedlichen, ökonomischen, juristischen, philosophischen Sichtweisen diskutieren
- erwerben die Fähigkeit, Grundannahmen des in den Wirtschaftswissenschaften vorherrschenden Paradigmas zu hinterfragen und zu diskutieren
- erfahren damit kritische Reflexion als wesentlichen Bestanteil wissenschaftlichen Arbeitens
- Praxisrelevanz
Die vermittelten Kenntnisse und Fähigkeiten werden sowohl in leitenden Tätigkeiten in Unternehmen jeder Branche als auch in Forschungs- und Lehrinstitutionen benötigt.
- Prüfungsmodalitäten
Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung, die sich auf folgende Prüfungsformen erstreckt: Hausarbeit (10-12 Seiten, 50% der Note) und Präsentation (in der Regel: 45 Minuten, 50% der Note).
Vom Dozierenden wird zu Beginn der Veranstaltung festgelegt, ob eine Prüfungsvorleistung verlangt wird. In diesem Fall müssen in der Regel mindestens 75% der Kurztestate bestanden werden, um zur Modulprüfung desselben Semesters zugelassen zu werden. Die genauen Formalia werden in der ersten Sitzung bekannt gegeben.
Hinweis: Die Veranstaltung ist teilnehmerbeschränkt. Sollte die Zahl der Studierenden, die die Veranstaltung belegen möchten, die Zahl der verfügbaren Plätze übersteigen, findet eine schriftliche Eingangsprüfung (maximal 20 Minuten) statt.
- Verwendung in Studiengängen
- Bestandteile
- SEM: Markt und Gesellschaft – Kritische Perspektiven (6 Credits)
Modul (6 Credits)
Statistisches Seminar
- Name im Diploma Supplement
- Statistical Seminar
- Verantwortlich
- Voraussetzungen
- Siehe Prüfungsordnung.
- Workload
- 180 Stunden studentischer Workload gesamt, davon:
- Präsenzzeit: 30 Stunden
- Vorbereitung, Nachbereitung: 90 Stunden
- Prüfungsvorbereitung: 60 Stunden
- Dauer
- Das Modul erstreckt sich über 1 Semester.
- Qualifikationsziele
Die Studierenden
- sind befähigt empirische Analysen nachzuvollziehen und die wichtigsten methodischen Aspekte zu erläutern
- sind befähigt zur eigenständigen Anfertigung einer empirischen Analyse
- beherrschen die professionellen Darstellung der zugehörigen Ergebnisse mit Hilfe geeigneter Software
- können fachspezifische eigene aber auch fremde Fragestellungen im Plenum diskutieren und gemeinsam lösen
- Prüfungsmodalitäten
Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung, die sich auf folgende Prüfungsformen erstreckt: Hausarbeit (15-20 Seiten) und Präsentation (in der Regel: 20-40 Minuten). Hausarbeit und Präsentation gehen zu jeweils 50% in die Modulnote ein.
- Verwendung in Studiengängen
- Bestandteile
- SEM: Statistisches Seminar (6 Credits)
Modul (6 Credits)
Stichprobentheorie
- Name im Diploma Supplement
- Sampling Theory
- Verantwortlich
- Voraussetzungen
- Siehe Prüfungsordnung.
- Workload
- 180 Stunden studentischer Workload gesamt, davon:
- Präsenzzeit: 45 Stunden
- Vorbereitung, Nachbereitung: 90 Stunden
- Prüfungsvorbereitung: 45 Stunden
- Dauer
- Das Modul erstreckt sich über 1 Semester.
- Qualifikationsziele
Die Studierenden
- kennen ausgewählte Methoden der Ziehung, Hochrechnung und Fehlerrechnung
- kennen die Vor- und Nachteile wichtiger Erhebungsmethoden
- können im jeweiligen Kontext des spezifischen Untersuchungsprojektes alternative Erhebungsmethoden bezüglich ihrer Eignung beurteilen
- sind befähigt, auf Daten aus Stichprobenerhebungen Schätzfunktionen anzuwenden und Fehlerrechnungen durchzuführen
- wenden ausgewählte empirische Methoden mit geeigneter Software eigenständig an
- Praxisrelevanz
Die Kenntnis geeigneter Methoden zur Erhebung und Auswertung von Stichproben ist von besonderer Praxisrelevanz.
- Prüfungsmodalitäten
Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in der Gestalt einer Klausur (in der Regel: 60-90 Minuten).
- Verwendung in Studiengängen
- Bestandteile
- VO: Stichprobentheorie (3 Credits)
- UEB: Stichprobentheorie (3 Credits)
Modul (6 Credits)
Wirtschaftsstatistik
- Name im Diploma Supplement
- Economic (Business) Statistics
- Verantwortlich
- Voraussetzungen
- Siehe Prüfungsordnung.
- Workload
- 180 Stunden studentischer Workload gesamt, davon:
- Präsenzzeit: 45 Stunden
- Vorbereitung, Nachbereitung: 90 Stunden
- Prüfungsvorbereitung: 45 Stunden
- Dauer
- Das Modul erstreckt sich über 1 Semester.
- Qualifikationsziele
Die Studierenden
- verstehen die Methoden ausgewählter Gebiete der Wirtschaftsstatistik, wie z. B. Input-Output-Analyse, Demographie und Verweildaueranalyse
- können den Bevölkerungsstand und die Bevölkerungsentwicklung mit Hilfe wichtiger demographischer Maßzahlen beschreiben
- analysieren die wichtigsten Einflussgrößen der Bevölkerungsentwicklung und berücksichtigen diese in Fortschreibungsmodellen
- sind befähigt, die Struktur und die Interdependenz der gesellschaftlichen Güterproduktion mit Hilfe einfacher linearer Produktionsmodelle darzustellen
- charakterisieren den Produktionsprozess in Deutschland auf Basis der Input-Output Rechnung des Statistischen Bundesamtes
- stellen mit Hilfe der Ergebnisse der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen die wirtschaftlichen Kreislaufzusammenhänge dar
- Prüfungsmodalitäten
Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in der Gestalt einer Klausur (in der Regel: 60-90 Minuten).
Für Lehramt im Begleitmodul zur Masterarbeit: Keine Prüfungsleistung.
- Verwendung in Studiengängen
- Bestandteile
- VO: Wirtschaftsstatistik (3 Credits)
- UEB: Wirtschaftsstatistik (3 Credits)
Angebotene Lehrveranstaltungen
Vorlesung mit integrierter Übung
Amtliche Statistik
- Name im Diploma Supplement
- Official Statistics
- Anbieter
- Lehrperson
- SWS
- 4
- Sprache
- deutsch
- Turnus
- Wintersemester
- maximale Hörerschaft
- unbeschränkt
- empfohlenes Vorwissen
Kenntnisse der Methoden der deskriptiven Statistik
- Abstract
Im Rahmen der Veranstaltung wird die besondere Rolle der „Amtlichen Statistik“ als wesentlicher Baustein der Dateninfrastruktur für alle gesellschaftlichen Gruppen behandelt.
- Lehrinhalte
- Arbeitsfelder der amtlichen Statistik sowie deren Bedeutung für Politik, Gesellschaft und Wissenschaft
- Gesetzliche und institutionelle Rahmenbedingen in Deutschland und Vergleiche mit anderen Staaten
- Ausgewählte Statistiken und deren Datenquellen, z.B. Zensus, Mikrozensus, Einkommens- und Verbrauchstichprobe, Unternehmensregister
- Verfahren der Datengewinnung, und Aufbereitung sowie die Bedeutung von standardisierten Verfahren
- Neue Datenquellen und experimentelle Daten
- Statistische Geheimhaltung
- Literaturangaben
- Verhaltenskodex für Europäische Statistiken; Eurostat
- Bundesstatistikgesetz
- weitere Literatur wird in der Veranstaltung bekannt gegeben
- didaktisches Konzept
Die Veranstaltung entspricht einem Vorlesungsanteil von 2 SWS und einem Übungsanteil von 2 SWS.
- Hörerschaft
Vorlesung
Computergestützte Methoden
- Name im Diploma Supplement
- Statistics and Computing
- Anbieter
- Lehrperson
- SWS
- 2
- Sprache
- deutsch
- Turnus
- Wintersemester
- maximale Hörerschaft
- 60
- empfohlenes Vorwissen
Kenntnisse der Methoden der deskriptiven und induktiven Statistik.
- Abstract
Im Rahmen der Veranstaltungen wird die Anwendung wesentlicher Methoden der Statistik und Ökonometrie mit der Software R erlernt.
- Lehrinhalte
- Datenhandling
- Deskription
- Wahrscheinlichkeitsverteilungen
- Lineare und multiple Regressionsrechnung
- Heteroskedastie
- Literaturangaben
- Andreas Behr/Ulrich Pötter, Einführung in die Statistik mit R, München, 2010.
- Andreas Behr, Vorlesungsskript Regressionsanalyse.
- Rainer Schlittgen, Regressionsanalysen mit R, München, 2013.
- didaktisches Konzept
Die verschiedenen Verfahren werden erläutert und mit Hilfe von Übungsaufgaben am Computer umgesetzt.
- Hörerschaft
Übung
Computergestützte Methoden
- Name im Diploma Supplement
- Statistics and Computing
- Anbieter
- Lehrperson
- SWS
- 2
- Sprache
- deutsch
- Turnus
- Wintersemester
- maximale Hörerschaft
- 60
- empfohlenes Vorwissen
Kenntnisse der Methoden der deskriptiven und induktiven Statistik.
- Abstract
Im Rahmen der Veranstaltungen wird die Anwendung wesentlicher Methoden der Statistik und Ökonometrie mit der Software R erlernt.
- Lehrinhalte
- Datenhandling
- Deskription
- Wahrscheinlichkeitsverteilungen
- Lineare und multiple Regressionsrechnung
- Heteroskedastie
- Literaturangaben
- Andreas Behr/Ulrich Pötter, Einführung in die Statistik mit R, München, 2010.
- Andreas Behr, Vorlesungsskript Regressionsanalyse.
- Rainer Schlittgen, Regressionsanalysen mit R, München, 2013.
- didaktisches Konzept
Die verschiedenen Verfahren werden erläutert und mit Hilfe von Übungsaufgaben am Computer umgesetzt.
- Hörerschaft
Vorlesung mit integrierter Übung
Deskriptive Statistik
- Name im Diploma Supplement
- Descriptive Statistics
- Anbieter
- Lehrperson
- SWS
- 4
- Sprache
- deutsch
- Turnus
- Wintersemester
- maximale Hörerschaft
- unbeschränkt
- empfohlenes Vorwissen
keines
- Lehrinhalte
- Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen
- Lage-, Streuungs-, Schiefe- und Kurtosismaße
- Konzentrationsmaße
- Zweidimensionale Häufigkeitsverteilungen
- Regressionsanalyse
- Elementare Zeitreihenanalyse
- Indexzahlen
- Literaturangaben
- Assenmacher, W. (2010). Deskriptive Statistik (4. Aufl.). Berlin [u.a.] : Springer.
- Bamberg, M. G.; Baur F. ; Krapp. (2011). Statistik (16. Aufl.). München: Oldenbourg.
- Behr, A.; Pötter, U. (2011). Einführung in die Statistik mit R (2. Aufl.). München: Vahlen.
- Fahrmeir, L. (2011). Statistik: der Weg zur Datenanalyse (7. Aufl.). Berlin [u.a.]: Springer.
- Mosler, K.; Schmid, F. (2011). Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik (4. Aufl.). Heidelberg [u.a.]: Springer.
- Mosler, K.; Schmid, F. (2009). Beschreibende Statistik und Wirtschaftsstatistik. (4. Aufl.). Dordrecht; Heidelberg; London; New York: Springer.
- Rohwer, G.; Pötter, U. (2001). Grundzüge der sozialwissenschaftlichen Statistik. Weinheim [u.a.]: Juventa-Verl.
- didaktisches Konzept
Der Vorlesungsstoff wird durch Übungsaufgaben und Tutorien unterstützt. Um eigenständiges Arbeiten zu motivieren, wird eine Vielzahl von Arbeitsblättern bzw. Onlineaufgaben bereitgestellt, deren thematische Breite das weite Einsatzspektrum der behandelten Methoden zeigt.
Die Veranstaltung entspricht einem Vorlesungsanteil von 2 SWS und einem Übungsanteil von 2 SWS.
- Hörerschaft
Vorlesung
Empirische Bilanzanalyse
- Name im Diploma Supplement
- Empirical Balance Sheet Analysis
- Anbieter
- Lehrperson
- SWS
- 2
- Sprache
- deutsch
- Turnus
- unregelmäßig
- maximale Hörerschaft
- 20
- Erläuterung zum unregelmäßigen Turnus
- Die Veranstaltungen in diesem Modul erfolgen in unregelmäßigen Wechsel mit den Veranstaltungen des Moduls Stichprobentheorie jeweils im Sommersemester. Informationen, welche Veranstaltung im jeweiligen Sommersemester angeboten wird, werden rechtzeitig auf der Lehrstuhlhomepage bekannt gegeben.
- empfohlenes Vorwissen
Kenntnisse der Methoden der deskriptiven und induktiven Statistik, Statistiksoftware R
- Abstract
Im Rahmen der Veranstaltung werden für das empirische Arbeiten mit umfangreichen Unternehmensbilanzdatensätzen besonders relevante statistische Methoden behandelt. Ausgewählte Fragen (Möglichkeiten der Insolvenprognose, Determinanten der Investitionstätigkeit, Ausmaß der Finanzialisierung, etc.) werden unter Verwendung der dargestellten Methoden empirisch untersucht.
- Lehrinhalte
- Stochastisches Regressionsmodell
- Statische Panelmodelle
- Dynamische Paneldmodelle
- Logit-/Probit-Regression
- Entscheidungsbäume und Zufallswälder
- Anwendung der Methoden auf Unternehmensbilanzdaten zur vertieften Diskussion ökonomischer Fragestellungen
- Literaturangaben
- Andreas Behr/Ulrich Pötter, Einführung in die Statistik mit R, München, 2010.
- Cheng Hsiao, Analysis of Panel Data, 2nd Edition, Cambridge, 2003.
- Frank E. Harrell, Jr., Regression Modeling Strategies, New York, 2001.
- Greene, W. H.: Econometric Analysis, 7th Edition, Essex, England, 2011.
- James, G., Witten, D., Hastie, T., Tibshirani, R.: An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R, Springer, New York, 2013.
- Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J., The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, 2nd Edition, Springer, New York,2009.
- didaktisches Konzept
Die statistischen Methoden werden vorgetragen, anhand von Übungsaufgaben vertieft und am Computer an umfangreichen Datensätzen angewendet.
- Hörerschaft
Übung
Empirische Bilanzanalyse
- Name im Diploma Supplement
- Empirical Balance Sheet Analysis
- Anbieter
- Lehrperson
- SWS
- 2
- Sprache
- deutsch
- Turnus
- unregelmäßig
- maximale Hörerschaft
- 20
- Erläuterung zum unregelmäßigen Turnus
- Die Veranstaltungen in diesem Modul erfolgen in unregelmäßigen Wechsel mit den Veranstaltungen des Moduls Stichprobentheorie jeweils im Sommersemester. Informationen, welche Veranstaltung im jeweiligen Sommersemester angeboten wird, werden rechtzeitig auf der Lehrstuhlhomepage bekannt gegeben.
- empfohlenes Vorwissen
Kenntnisse der Methoden der deskriptiven und induktiven Statistik, Statistiksoftware R
- Lehrinhalte
siehe Vorlesung
- Literaturangaben
siehe Vorlesung
- didaktisches Konzept
Die statistischen Methoden werden vorgetragen, anhand von Übungsaufgaben vertieft und am Computer an umfangreichen Datensätzen angewendet.
- Hörerschaft
Vorlesung
Empirische Methoden
- Name im Diploma Supplement
- Empirical Methods
- Anbieter
- Lehrperson
- SWS
- 2
- Sprache
- deutsch
- Turnus
- Wintersemester
- maximale Hörerschaft
- 20
- empfohlenes Vorwissen
Kenntnisse der Methoden der deskriptiven und induktiven Statistik, Statistiksoftware R
- Abstract
Im Rahmen der Vorlesung werden für das empirische Arbeiten mit umfangreichen Datensätzen besonders relevante statistische Methoden behandelt. Hierbei stehen Methoden für den Umgang mit Paneldaten und Methoden zur Abschätzung von Treatment Effekten im Vordergrund.
- Lehrinhalte
- Methoden der Analyse von Panel- und Verweildauerdaten
- Methoden der statistischen Kausalanalyse
- Anwendung der Methoden mit Hilfe der statistischen Software R
- Literaturangaben
- Cheng Hsiao, Analysis of Panel Data, 2nd Edition, Cambridge, 2003.
- Andreas Behr/Ulrich Pötter, Einführung in die Statistik mit R, München, 2010.
- José C. Pinheiro/Douglas M. Bates, Mixed-Effects Models in S and S-Plus, New York, 2000.
- Badi H. Baltagi, Econometric Analysis of Panel Data, 4th edition, Chichester, 2008.
- P.J. Diggle/P. Heagerty/K.-Y. Liang/S.L. Zeger, Analysis of Longitudinal Data, 2nd edition, Oxford, 2002.
- Paul Rosenbaum, Obsevational Studies, 2nd edition, New York, 2002.
- Frank E. Harrell, Jr., Regression Modeling Strategies, New York, 2001.
- didaktisches Konzept
Die statistischen Methoden werden vorgetragen, anhand von Übungsaufgaben vertieft und am Computer an umfangreichen Datensätzen angewendet.
- Hörerschaft
Übung
Empirische Methoden
- Name im Diploma Supplement
- Empirical Methods
- Anbieter
- Lehrperson
- SWS
- 2
- Sprache
- deutsch
- Turnus
- Wintersemester
- maximale Hörerschaft
- 20
- empfohlenes Vorwissen
Kenntnisse der Methoden der deskriptiven und induktiven Statistik, Statistiksoftware R
- Abstract
Im Rahmen der Übung werden für das empirische Arbeiten mit umfangreichen Datensätzen besonders relevante statistische Methoden behandelt. Hierbei stehen Methoden für den Umgang mit Paneldaten und Methoden zur Abschätzung von Treatment Effekten im Vordergrund.
- Lehrinhalte
- Methoden der Analyse von Panel- und Verweildauerdaten
- Methoden der statistischen Kausalanalyse
- Anwendung der Methoden mit Hilfe der statistischen Software R
- Literaturangaben
- Cheng Hsiao, Analysis of Panel Data, 2nd Edition, Cambridge, 2003.
- Andreas Behr/Ulrich Pötter, Einführung in die Statistik mit R, München, 2010.
- José C. Pinheiro/Douglas M. Bates, Mixed-Effects Models in S and S-Plus, New York, 2000.
- Badi H. Baltagi, Econometric Analysis of Panel Data, 4th edition, Chichester, 2008.
- P.J. Diggle/P. Heagerty/K.-Y. Liang/S.L. Zeger, Analysis of Longitudinal Data, 2nd edition, Oxford, 2002.
- Paul Rosenbaum, Obsevational Studies, 2nd edition, New York, 2002.
- Frank E. Harrell, Jr., Regression Modeling Strategies, New York, 2001.
- didaktisches Konzept
Die statistischen Methoden werden vorgetragen, anhand von Übungsaufgaben vertieft und am Computer an umfangreichen Datensätzen angewendet.
- Hörerschaft
Seminar
Fachseminar Statistik
- Name im Diploma Supplement
- Seminar in Statistics
- Anbieter
- Lehrperson
- SWS
- 2
- Sprache
- deutsch
- Turnus
- unregelmäßig
- maximale Hörerschaft
- unbeschränkt
- empfohlenes Vorwissen
Deskriptive Statistik, Induktive Statistik, Computergestützte Statistik.
- Abstract
Im Rahmen des Fachseminars Statistik sollen die teilnehmenden Studierenden empirische Analysen zu ausgewählten Fragestellungen vergleichend diskutieren und die dort verwendeten statistischen Methoden und empirischen Ergebnisse in einer Präsentation im Plenum vorstellen.
- Lehrinhalte
- Datenaufbereitung
- Statistische Verfahren
- Anfertigung einer Präsentation
Informationen zu den Voraussetzungen und zur Bewerbung finden Sie auf der Homepage des Lehrstuhls
- Literaturangaben
- Andreas Behr/Ulrich Pötter, Einführung in die Statistik mit R, München, 2009.
- Frank E. Harrell, Jr., Regression Modeling Strategies, New York, 2001.
- didaktisches Konzept
Die Teilnehmer/-innen werden bei der Anfertigung der eigenen Seminararbeit und der Präsentation unterstützt.
- Hörerschaft
Vorlesung mit integrierter Übung
Induktive Statistik
- Name im Diploma Supplement
- Statistical Inference
- Anbieter
- Lehrperson
- SWS
- 4
- Sprache
- deutsch
- Turnus
- Sommersemester
- maximale Hörerschaft
- unbeschränkt
- empfohlenes Vorwissen
Kenntnisse aus dem Bereich der Deskriptiven Statistik
- Lehrinhalte
- Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Eindimensionale Zufallsvariablen
- Zweidimensionale Zufallsvariablen
- Konvergenz von Folgen von Zufallsvariablen und von Verteilungsfunktionen
- Grundzüge der Stichprobentheorie
- Statistische Schätzverfahren
- Statistische Testverfahren
- Literaturangaben
- Assenmacher, W. (2009). Induktive Statistik (2. Aufl.). Berlin [u.a.]: Springer.
- Bamberg, M. G.; Baur, F.; Krapp, M. (2011). Statistik (16. Aufl.). München: Oldenbourg.
- Behr, A.; Pötter. U. (2011). Einführung in die Statistik mit R (2. Aufl.). München: Vahlen.
- Fahrmeir, L. (2011). Statistik : der Weg zur Datenanalyse (7. Aufl.). Berlin [u.a.]: Springer.
- Mosler, K.; Schmid, F. (2011). Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik (4. Aufl.). Heidelberg [u.a.]: Springer.
- Rohwer, G.; Pötter, U. (2001). Grundzüge der sozialwissenschaftlichen Statistik. Weinheim [u.a.]: Juventa-Verl.
- Rohwer, G.; Pötter, U. (2002). Wahrscheinlichkeit : Begriff und Rhetorik in der Sozialforschung. Weinheim [u.a.]: Juventa-Verl.
- didaktisches Konzept
Der Vorlesungsstoff wird durch Übungsaufgaben und Tutorien unterstützt. Um eigenständiges Arbeiten zu motivieren, wird eine Vielzahl von Arbeitsblättern bzw. Onlineaufgaben bereitgestellt, deren thematische Breite das weite Einsatzspektrum der behandelten Methoden zeigt.
Die Veranstaltung entspricht einem Vorlesungsanteil von 2 SWS und einem Übungsanteil von 2 SWS.
- Hörerschaft
Seminar
Markt und Gesellschaft – Kritische Perspektiven
- Name im Diploma Supplement
- Market and Society - Critical Perspectives
- Anbieter
- Lehrperson
- SWS
- 2
- Sprache
- deutsch
- Turnus
- unregelmäßig
- maximale Hörerschaft
- 12
- empfohlenes Vorwissen
keines
- Abstract
In vielen kapitalistisch organisierten Volkswirtschaften sind ähnliche Entwicklungen zu beobachten: Deregulierung von Märkten, überproportionales Wachstum des Finanzsektors, überproportionales Wachstum des Außenhandels, Zunahme der Einkommens- und Vermögensungleichheit, Selbstfinanzierung vormals staatlich finanzierter Institutionen, zunehmende Staatsverschuldung bei internationalem Steuerwettbewerb, Bedeutungszunahme der Werbung, Marktorganisation vormals nicht marktwirtschaftlich organisierter Lebensbereiche, etc.
Im Rahmen der Veranstaltung werden ausgewählte wissenschaftliche Publikationen gemeinsam gelesen und diskutiert. Diese Texte beleuchten die genannten Phänomene kritisch, sie identifizieren Ursachen, zeigen hiermit verbundene Entwicklungsperspektiven und bewerten diese Entwicklungen aus unterschiedlichen Perspektiven - etwa aus ökonomischer, ökologischer und soziologischer Sicht.
- Lehrinhalte
- Analyse von Einkommens- und Vermögensungleichheit
- Analyse der Beziehung von Einkommensniveau und Zufriedenheit
- Analyse der Beziehung von Zahlungsbereitschaft und Bedürfnis
- Preise und alternative Regulationsmechanismen
- Literaturangaben
Ausführliche Literaturangaben werden in der Einführungsveranstaltung bzw. auf unserer Webseite bekanntgegeben. Wir werden vor allem auf folgende oder ähnliche Texte zurückgreifen:
- Sandel, M. J. (2010). Justice: What's the right thing to do? (1st ed.). New York: Farrar, Straus and Giroux
- Sandel, M. J. (2012). What money can't buy: The moral limits of markets (1st ed.). New York: Farrar, Straus and Giroux
- Skidelsky, R., & Skidelsky, E. (2012). How much is enough?: Money and the good life. New York: Other Press
- Wilkinson, R., & Pickett, K. (2009). The spirit level: Why more equal societies almost always do better. London: Allen Lane.
- didaktisches Konzept
Die Studierenden erarbeiten auf Grundlage einschlägiger wissenschaftlicher Texte selbständig Themengebiete der marktwirtschaftlichen Organisation von Lebens- und Gesellschaftsbereichen. Die Arbeitsergebnisse werden von den Studierenden präsentiert und gemeinsam diskutiert.
- Hörerschaft
Seminar
Statistisches Seminar
- Name im Diploma Supplement
- Statistical Seminar
- Anbieter
- Lehrperson
- SWS
- 2
- Sprache
- deutsch
- Turnus
- Sommersemester
- maximale Hörerschaft
- 20
- empfohlenes Vorwissen
Deskriptive Statistik, Induktive Statistik, Computergestützte Statistik.
- Abstract
Im Rahmen des Statistischen Seminars sollen die teilnehmenden Studierenden eine eigenständige empirische Auswertung eines bereitgestellten umfangreichen Datensatzes anfertigen und die Ergebnisse in einer Präsentation im Plenum vorstellen.
- Qualifikationsziele
Die Studierenden
- sind befähigt zur eigenständigen Anfertigung einer empirischen Analyse
- beherrschen die professionellen Darstellung der zugehörigen Ergebnisse mit Hilfe geeigneter Software
- Lehrinhalte
- Datenaufbereitung
- Anwendung statistischer Verfahren
- Anfertigung einer Präsentation
Informationen zu den Voraussetzungen und zur Bewerbung finden Sie auf der Homepage des Lehrstuhls
- Literaturangaben
- Andreas Behr/Ulrich Pötter, Einführung in die Statistik mit R, München, 2009.
- Frank E. Harrell, Jr., Regression Modeling Strategies, New York, 2001.
- didaktisches Konzept
Die Teilnehmer/-innen werden bei der Anfertigung der empirischen Auswertung und der Präsentation unterstützt.
- Hörerschaft
Vorlesung
Stichprobentheorie
- Name im Diploma Supplement
- Sampling Theory
- Anbieter
- Lehrperson
- SWS
- 2
- Sprache
- deutsch
- Turnus
- unregelmäßig
- maximale Hörerschaft
- 20
- Erläuterung zum unregelmäßigen Turnus
- Die Veranstaltungen in diesem Modul erfolgen in unregelmäßigen Wechsel mit den Veranstaltungen des Moduls Empirische Bilanzanalyse jeweils im Sommersemester. Informationen, welche Veranstaltung im jeweiligen Sommersemester angeboten wird, werden rechtzeitig auf der Lehrstuhlhomepage bekannt gegeben.
- empfohlenes Vorwissen
Kenntnisse der Methoden der deskriptiven und induktiven Statistik, Statistiksoftware R
- Abstract
Stichproben stellen eine wichtige und oftmals die einzige Informationsgrundlage über interessierende Grundgesamtheiten dar. Im Rahmen der Veranstaltungen werden Methoden der Stichprobentheorie vorgestellt und am Computer umgesetzt.
- Lehrinhalte
- Erhebungsverfahren
- einfache Stichproben
- Schichtenstichproben
- Klumpenstichproben
- Gebundene Hochrechnung
- Literaturangaben
- Andreas Behr/Ulrich Pötter, Einführung in die Statistik mit R, München, 2010.
- Carl-Erik Särndal/Bengt Swensson/Jan Wretman, Model Assisted Survey Sampling, New York, 2003.
- M. E. Thompson, Theory of Sample Surveys, London, 1997.
- didaktisches Konzept
Die verschiedenen Verfahren werden erläutert, mit Hilfe von Übungsaufgaben vertieft und am Computer umgesetzt.
- Hörerschaft
Übung
Stichprobentheorie
- Name im Diploma Supplement
- Sampling Theory
- Anbieter
- Lehrperson
- SWS
- 2
- Sprache
- deutsch
- Turnus
- unregelmäßig
- maximale Hörerschaft
- 20
- Erläuterung zum unregelmäßigen Turnus
- Die Veranstaltungen in diesem Modul erfolgen in unregelmäßigen Wechsel mit den Veranstaltungen des Moduls Empirische Bilanzanalyse jeweils im Sommersemester. Informationen, welche Veranstaltung im jeweiligen Sommersemester angeboten wird, werden rechtzeitig auf der Lehrstuhlhomepage bekannt gegeben.
- empfohlenes Vorwissen
Kenntnisse der Methoden der deskriptiven und induktiven Statistik, Statistiksoftware R
- Abstract
Stichproben stellen eine wichtige und oftmals die einzige Informationsgrundlage über interessierende Grundgesamtheiten dar. Im Rahmen der Veranstaltungen werden Methoden der Stichprobentheorie vorgestellt, diskutiert, anhand von Beispielen praktisch angewendet und am Computer umgesetzt.
- Lehrinhalte
- Erhebungsverfahren
- Einfache Stichproben
- Schichtenstichproben
- Klumpenstichproben
- Gebundene Hochrechnung
- Literaturangaben
- Andreas Behr/Ulrich Pötter, Einführung in die Statistik mit R, 2. Aufl., München, 2010.
- Carl-Erik Särndal/Bengt Swensson/Jan Wretman, Model Assisted Survey Sampling, New York, 2003.
- M. E. Thompson, Theory of Sample Surveys, London, 1997.
- didaktisches Konzept
Die verschiedenen Verfahren werden erläutert, mit Hilfe von Übungsaufgaben vertieft und am Computer umgesetzt.
- Hörerschaft
Vorlesung
Wirtschaftsstatistik
- Name im Diploma Supplement
- Economic (Business) Statistics
- Anbieter
- Lehrperson
- SWS
- 2
- Sprache
- deutsch
- Turnus
- Sommersemester
- maximale Hörerschaft
- unbeschränkt
- empfohlenes Vorwissen
Kenntnisse der Methoden der deskriptiven Statistik
- Lehrinhalte
- Begrifflichkeiten und Maßzahlen zur Beschreibung und Analyse des Standes und der Entwicklung der Bevölkerung
- lineare klassische Produktionsmodelle
- darauf aufbauende Modellanalysen und deren empirische Umsetzung auf Basis der Input-Output Rechnung des statistischen Bundesamtes
- das Kontensystem der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen
- Entstehungs-, Verwendungs- und Verteilungsrechnung
- Preisstatistik
- Literaturangaben
- A. Behr/G. Rohwer: Bevölkerungs- und Wirtschaftsstatistik, 2012.
- D. Brümmerhoff: Volkswirtschaftliche Gesamtrechnungen, 8. Auflage, 2007.
- Hörerschaft
Übung
Wirtschaftsstatistik
- Name im Diploma Supplement
- Economic (Business) Statistics
- Anbieter
- Lehrperson
- SWS
- 2
- Sprache
- deutsch
- Turnus
- Sommersemester
- maximale Hörerschaft
- unbeschränkt
- empfohlenes Vorwissen
Kenntnisse der Methoden der deskriptiven Statistik
- Lehrinhalte
- Begrifflichkeiten und Maßzahlen zur Beschreibung und Analyse des Standes und der Entwicklung der Bevölkerung #
- lineare klassische Produktionsmodelle
- darauf aufbauende Modellanalysen und deren empirische Umsetzung auf Basis der Input-Output Rechnung des statistischen Bundesamtes
- das Kontensystem der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen
- Entstehungs-, Verwendungs- und Verteilungsrechnung
- Preisstatistik
- Literaturangaben
- A. Behr/G. Rohwer: Bevölkerungs- und Wirtschaftsstatistik, 2012.
- D. Brümmerhoff: Volkswirtschaftliche Gesamtrechnungen, 8. Auflage, 2007.
- Hörerschaft