Informationen zu den Modulen
Modul (6 Credits)
Empirische Methoden
- Name im Diploma Supplement
- Empirical Methods
- Verantwortlich
- Prof. Dr. Andreas Behr
- 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 Klausur (in der Regel: 60-90 Minuten) ODER 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. Die konkrete Prüfungsform wird vom Dozenten zu Beginn der Veranstaltung bekannt gegeben.
- Verwendung in Studiengängen
- Bestandteile
Vorlesung (3 Credits)
Empirische Methoden
- Name im Diploma Supplement
- Empirical Methods
- Anbieter
- Fachgebiet Statistik
- Lehrperson
- Prof. Dr. Andreas Behr
- Turnus
- Wintersemester
- SWS
- 2
- Sprache
- deutsch
- maximale Hörerschaft
- unbeschränkt
- Hörerschaft
- vgl. Modul
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.
Übung (3 Credits)
Empirische Methoden
- Name im Diploma Supplement
- Empirical Methods
- Anbieter
- Fachgebiet Statistik
- Lehrperson
- Prof. Dr. Andreas Behr
- Turnus
- Wintersemester
- SWS
- 2
- Sprache
- deutsch
- maximale Hörerschaft
- unbeschränkt
- Hörerschaft
- vgl. Modul
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.