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.

Methoden der Statistik II

Dozent/in:

Florian Meinfelder

Angaben:

Vorlesung, 3 SWS, ECTS: 6, Gaststudierendenverzeichnis, Studium Generale, Modulstudium, Frühstudium, Beginn: 19. Oktober 2017

Termine:

Do, 10:00 - 14:00, F21/01.57

Inhalt:

Aufbauend auf den Basiskenntnissen der deskriptiven Statistik erfolgt die Vermittlung eines Grundverständnisses von Regeln und Gesetzmäßigkeiten der Wahrscheinlichkeitsrechnung sowie von Methoden der induktiven Statistik. Während der Schwerpunkt der Vorlesung auf der theoretischen Herleitung liegt, steht die selbstständige Durchführung, Diskussion der Anwendbarkeit der Methoden und sinnvolle Interpretation der Ergebnisse im Mittelpunkt der begleitenden Übung. Inhaltsübersicht 1. Angewandte Wahrscheinlichkeitsrechnung 2. Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung 3. Diskrete Zufallsvariablen und ihre Verteilungen 4. Parametrische Verteilungsfamilien für diskrete Zufallsvariablen 5. Stetige Zufallsvariablen und ihre Verteilungen 6. Parametrische Verteilungsfamilien für stetige Zufallsvariablen 7. Zweidimensionale Zufallsvariablen und ihre Verteilungen 8. Induktive Statistik 9. Stichproben und Stichprobenfunktionen 10. Parameterschätzung 11. Konfidenzintervalle 12. Hypothesentests 13. Nichtparametrische Tests 14. Lineares Regressionsmodell

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.

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

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