Gesamtliste
Überblick über die Lehrinhalte und Qualifikationsziele der Module und Veranstaltungen
Diese Seite zeigt alle Module, die sich aktuell im System befinden. Für jedes Modul werden Lehrinhalte und Lernziele ausgegeben. Bitte suchen Sie mit der Suchfunktion ihres Browsers (Strg + F) nach den Namen des Moduls bzw. der Veranstaltung im Modul zu der Sie Informationen benötigen und klicken Sie dann auf den Link zum Modul. Die darauffolgende Seite enthält alle Informationen zu den Inhalten einer Veranstaltungen die Sie für eine Anerkennung benötigen sollten. Sollte die Institution weitere Informationen benötigen, nutzen Sie bitte zusätzlichen die Seiten der einzelnen Lehrstühle und dort den Bereich „Studium“.
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
Vorlesung (3 Credits)
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 (3 Credits)
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
Aus Gründen der Performance und Übersichtlichkeit wird an dieser Stelle auf die Titel und vollständigen Namen der Dozenten verzichtet und es werden nur die Nachnamen ausgegeben. Die unterschiedlichen Titel der zugehörigen Dozenten sind den Bereitstellern und Nutzern dieser Listen bekannt und bewusst.