Mixed-Mode-Surveys

Dozent/in:

Mark Trappmann

Angaben:

Vorlesung, 2 SWS

Termine:

Mi, 10:00 - 12:00, F21/03.81

Amtliche Statistik

Dozent/in:

Michael Fürnrohr

Angaben:

Seminar, 2 SWS, ECTS: 6

Termine:

Do, 10:00 - 14:00, FMA/01.19
Ersatztermine: 16.11., 30.11., 18.01.

Inhalt:

Basis dieser Veranstaltung bildet die Einführung in die Grundlagen der amtlichen Statistik. Neben der Diskussion der institutionellen und rechtlichen Rahmenbedingungen der amtlichen Statistik in Deutschland soll ein Überblick über die wichtigsten Wirtschaftsstatistiken und amtlichen Bevölkerungsstatistiken geliefert werden. Schwerpunktthemen: • Rechtsgrundlagen der amtlichen Statistik • Institutionen der amtlichen Statistik; Definitionen und Klassifikationen • Überblick über die Wirtschaftsstatistiken • Methoden der amtlichen Bevölkerungsstatistiken (Zensus, lfd. Bevölkerungsstatistik, Mikrozensus) • Bevölkerungsvorausberechnungen • Datenzugang • Forschungsdatenzentrum

Analyse von Paneldaten

Dozent/in:

Sabine Zinn

Angaben:

Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 6

Termine:

Fr, 10:00 - 12:00, F21/03.81

Inhalt:

Im Fokus der Veranstaltung stehen Paneldaten, die Untersuchungseinheiten über längere Zeit hinweg beobachten und die eine Analyse der Dynamik von Anpassungsprozessen dieser Einheiten ermöglichen, wobei Veränderungen in individuellen Fällen weiterhin gemessen werden können. Ausgehend von einer theoretischen Einführung in Schätzmodelle für statistische und dynamische Panelmodelle, erfolgt deren praktische Anwendung und korrekte Interpretation anhand von realen Datensätzen, insbesondere dem Nationalen Bildungspanel (NEPS).

Analyse von Zeitreihendaten

Dozent/in:

Susanne Rässler

Angaben:

Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 6, Beginn: 26. Oktober 2017

Termine:

Do, 12:00 - 14:00, F21/03.84
ab 26.10.2017

Inhalt:

Im Zentrum der Veranstaltung stehen Zeitreihendaten, die ein Individuum, ein Unternehmen oder ein Sachverhalt über einen längeren Zeitraum beobachten und so der Dokumentation der Entwicklung im Zeitverlauf in den unterschiedlichsten Bereichen dienen. Anhand der Deskription von Beobachtungen sollen den Anwendern Zeitreihen vertraut gemacht sowie Zusammenhänge und Effekte aufgedeckt und durch statistische Modelle abgebildet werden. Behandelte Themen umfassen Verteilungsmodelle für Renditen, Komponentenmodelle, Stochastische Prozesse, Grundlagen der ARMA-Modellierung und Modellierung der Volatilität (ARCH- und GARCHModelle) sowie Instationaritäten und ARIMA-Prozesse.

Armutsindikatoren und ihre Schätzung

Dozentinnen/Dozenten:

Universität Berlin, Marcel Preising

Angaben:

Vorlesung, 2 SWS, Beginn: 17. Oktober 2017

Termine:

Di, 8:00 - 10:00, RZ/02.09
beginnt um 8.30 Uhr

Einführung für Studienanfänger Master Survey-Statistik

Dozent/in:

Thorsten Schnapp

Angaben:

Übung/Blockseminar

Termine:

Einzeltermin am 12.10.2017, Einzeltermin am 13.10.2017, 10:00 - 16:00, RZ/01.02

Einführung in die Programmierung mit R

Dozent/in:

Florian Meinfelder

Angaben:

Übung, 2 SWS, ECTS: 4, Modulstudium

Termine:

Di, 12:00 - 14:00, RZ/00.05

Inhalt:

Aufbauend auf grundlegenden Kenntnissen der Statistik-Software R sollen Fähigkeiten der fortgeschrittenen Anwendung und Programmierung mit dieser freien Software sich angeeignet werden. Neben der praktischen Umsetzung und Vertiefung der bereits erworbenen statistischen und ökonometrischen Kenntnisse der Statistik-Software R erfolgt eine Einführung in das Programmieren mit R.

Grundlagen der Ökonometrie

Dozent/in:

Susanne Rässler

Angaben:

Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 6, Studium Generale, Modulstudium, Beginn: 25. Oktober 2017

Termine:

Mi, 10:00 - 12:00, F21/01.57
ab 25.10.2017

Inhalt:

Im Rahmen der Lehrveranstaltung erfolgt neben der Vermittlung grundlegender theoretischer Kenntnisse in Verfahren der modernen Ökonometrie, auch der Erwerb von praktischen Fähigkeiten der richtigen Anwendung und Bewertung statistischer Methoden sowie der Interpretation ihrer Ergebnisse. Den Schwerpunkt der Veranstaltung bildet die Diskussion klassischer linearer Regressionsmodelle ebenso wie von Anwendungsmöglichkeiten und -grenzen von Analyseverfahren auf Basis der Methode der kleinsten Quadrate für abhängige stetige Variablen.

Methoden der Statistik III

Dozent/in:

Christian Aßmann

Angaben:

Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 6

Termine:

Do, 14:00 - 16:00, F21/03.81

Inhalt:

Nach einer Einführung in die Anwendung grundlegender statistischer Konzepte, erfolgt eine Vermittlung der Grundlagen der statistischen Theorie, wobei neben der Wahrscheinlichkeitstheorie, parametrischen Verteilungsfamilien, Asymptotik sowie Ordnungsstatistiken, insbesondere Transformations- und Faltungssätze im Mittelpunkt stehen. Diese Veranstaltung vermittelt damit die theoretische Basis, die eine eigenständige Aneignung weitergehender Ergebnisse der statistischen Theorie ermöglicht.

Rechnerintensive Verfahren/Monte-Carlo-Methoden

Dozentinnen/Dozenten:

Universität Trier, Florian Meinfelder

Angaben:

Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 6

Termine:

Mo, 14:00 - 16:00, RZ/02.09

Inhalt:

Der Schwerpunkt der Veranstaltung liegt auf der theoretischen Vermittlung der Grundlagen und essentiellen Kenntnisse von Simulationsmethoden, sog. Monte-Carlo-Verfahren (u.a. Methoden zur Erzeugung von Zufallszahlen nach unterschiedlichen Verteilungen sowie Anlage und Einsatz von Simulationsstudien). Auf Basis dieser Simulationsmethoden erfolgt die Überprüfung der Effizienz der erworbenen theoretischen Kenntnisse oder Eigenschaften von statistischen Verfahren im praktischen Einsatz.

Statistisch-Ökonometrisches Hauptseminar

Dozent/in:

Susanne Rässler

Angaben:

Hauptseminar, 2 SWS, Gaststudierendenverzeichnis

Termine:

Mo, 14:00 - 16:00, F21/03.48

Statistische Analyse unvollständiger Daten

Dozent/in:

Florian Meinfelder

Angaben:

Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 6

Termine:

Mo, 10:00 - 12:00, RZ/02.09, RZ/01.03

Inhalt:

Das Modul bietet eine Einführung in die Analyse von Daten mit fehlenden Werten, wobei auf unterschiedliche Ausfallmuster und –mechanismen eingegangen wird sowie auf verschiedene Techniken zum Umgang mit fehlenden Werten. Der Schwerpunkt liegt hierbei auf der so genannten Multiplen Imputation

Statistische Analyse unvollständiger Daten: Übung zu Statistische Analyse unvollständiger Daten

Dozent/in:

Julian Körber

Angaben:

Übung, 2 SWS, Beginn: 23. Oktober 2017

Termine:

Mo, 12:00 - 14:00, RZ/02.09, RZ/01.03
ab 23.10.2017

Stichprobenverfahren

Dozentinnen/Dozenten:

Universität Berlin, Irene Kliewer

Angaben:

Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 6

Termine:

Mi, 12:00 - 14:00, RZ/02.09
Vorlesung und Übung beginnen erst in der 43.KW!
ab 25.10.2017

Inhalt:

Einführung in grundlegenden Stichprobenverfahren, insbesondere mehrstufige Zufallsstichproben und Verfahren mit unterschiedlichen Auswahlwahrscheinlichkeiten, unter Verwendung designbasierter und modellunterstützender Schätzverfahren. Schwerpunkt: theoretische Darstellung der Schätzmethodik, Anwendbarkeit in der Praxis. Lernziele/Kompetenzen: Im Rahmen dieses Moduls sollen grundlegende Kenntnisse in Stichprobenverfahren erlernt werden. Darüber hinaus sollen wesentliche Kenntnisse vermittelt werden, wie man die interessierenden Schätzfragestellungen in einem realitätsnahen Kontext auf ihre Anwendbarkeit hin überprüft.

Stichprobenverfahren: Übung zu Stichprobenverfahren

Dozentinnen/Dozenten:

Universität Berlin, Irene Kliewer

Angaben:

Übung, 2 SWS

Termine:

Mi, 14:00 - 16:00, RZ/02.09
ab 25.10.2017

Übung zu Analyse von Paneldaten

Dozent/in:

Angelina Hammon

Angaben:

Übung, 2 SWS, Beginn: 2. November 2017

Termine:

Do, 8:00 - 10:00, F21/03.84
ab 2.11.2017

Übung zu Armutsindikatoren und ihre Schätzung

Dozentinnen/Dozenten:

Universität Berlin, Marcel Preising

Angaben:

Übung, 2 SWS, 14tägige Übung

Termine:

Di, 10:00 - 12:00, RZ/02.09

Übung zu Grundlagen der Ökonometrie

Dozent/in:

Isabelle Gunselmann

Angaben:

Übung, 2 SWS

Termine:

Fr, 12:00 - 14:00, F21/01.57
Übung beginnt erst am 27.10.17!
ab 27.10.2017

Übung zu Methoden der Statistik III

Dozent/in:

Ariane Würbach

Angaben:

Übung, 2 SWS

Termine:

Do, 16:00 - 18:00, F21/03.81

Übung zu Rechnerintensive Verfahren/Monte-Carlo-Methoden

Dozentinnen/Dozenten:

Universität Trier, Florian Meinfelder

Angaben:

Übung, 2 SWS

Termine:

Mo, 16:00 - 18:00, RZ/02.09