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Lehrveranstaltungen

 

Einführung für Studienanfänger Master Survey-Statistik

Dozent/in:
Michael Mühlbauer
Angaben:
Übung/Blockseminar
Termine:
Einzeltermin am 13.4.2023, 13:00 - 18:00, FG1/00.08
Einzeltermin am 14.4.2023, 9:00 - 16:00, FG1/00.08

 

Fortgeschrittene Ökonometrie

Dozentinnen/Dozenten:
Universität Berlin, Michael Mühlbauer
Angaben:
Vorlesung, 4 SWS, Bitte beachten sie unbedingt die organisatorischen Zusatzangaben!
Termine:
Di, 12:00 - 14:00, F21/03.83
Voraussetzungen / Organisatorisches:
Ich will die Veranstaltung "Fortgeschrittene Ökonometrie" besuchen, was muss ich tun?
Die LV wird in Kooperation mit der FU Berlin angeboten, in Berlin nennt sich die Lehrveranstaltung allerdings „Analysis of Panel Data“. Für eine erfolgreiche Anmeldung sind folgende Schritte zu beachten:
1. Mail an support.statmath@uni-bamberg.de mit folgenden Infos schreiben:
Name, Vorname, Mat.Nr, Studmail, Blackboard Account vorhanden? (ja/nein)
2. So bald wie möglich Antrag auf Nebenhörerschaft hier runterladen und ausfüllen
https://www.fu-berlin.de/studium/studienorganisation/immatrikulation/weitere-angebote/nebenhoerer/index.html
(Dozent: Prof. Dr. Jan Marcus/Lehrveranstaltungsnummer: 10143706/Bezeichnung der Lehrveranstaltung: Analysis of Panel Data)
3. Antrag + Immat. Bescheinigung an ls-angewandte-statistik@wiwiss.fu-berlin.de schicken
4. Antrag kommt per Mail unterschrieben zurück.
5. Antrag + Immat. Bescheinigung an studierendenverwaltung@fu-berlin.de schicken.
6. Sobald Blackboard Zugangsdaten da sind: Kurs suchen und betreten (Kurs ist nicht passwortgeschützt)
Notes: -Zum Kursstart kann es sein, dass noch nicht alle Bamberger Studierende einen Blackboard Zugang haben. Bis alle einen Zugang haben, werden alle Lernmaterialen und Orga-Infos (z.B. Webex Zugangsdaten) via Mail kommuniziert.
-Auch wenn schon ein Blackboard Zugriff vorhanden ist, muss der Nebenhörerantrag gestellt werden.
-Zusätzliche Informationen für Bamberger Studierende: https://www.wiwiss.fu-berlin.de/fachbereich/vwl/iso/news/2022_09_30_Informationen-fuer-HU-und-Bamberger-Studierende.html
-Bei Fragen: michael.muehlbauer@uni-bamberg.de

 

Statistische Programmierung mit Python

Dozentinnen/Dozenten:
Paul Messer, Michael Mühlbauer
Angaben:
Übung, 2 SWS, ECTS: 6, Eine Anmeldung zur Lehrveranstaltung in FlexNow (unter dem Reiter Lehrveranstaltungen!) ist ab Montag, 27.03. (10:00 Uhr) bis spätestens Montag, 10.04. (23:59 Uhr), unbedingt erforderlich! Eine Teilnahme am Kurs kann trotz rechtzeitiger Anmeldung nicht garantiert werden. Wir informieren sie rechtzeitig vor Semesterbeginn, ob sie einen Platz im Kurs erhalten. Bei Anmeldeproblemen schreiben Sie bitte eine E-Mail an support.statmath@uni-bamberg.de.
Termine:
Do, 14:00 - 16:00, RZ/01.02

 

Tutorium zu Methoden der Statistik II, Gruppe 3

Dozentinnen/Dozenten:
Tobias Weckop, Michael Mühlbauer
Angaben:
Tutorien, 2 SWS, Eine Anmeldung zum Tutorium über FlexNow ist ab Mittwoch, 29.03. (10:00 Uhr), bis spätestens Freitag, 28.04. (23:59 Uhr), unbedingt erforderlich, um ihnen den Platz im gewählten Tutorium zu sichern! Bei Anmeldeproblemen schreiben Sie bitte eine E-Mail an support.statmath@uni-bamberg.de. Es wird für das Tutorium keinen extra VC-Kurs geben. Alle Informationen finden sie im VC-Kurs der Vorlesung.
Termine:
Mi, 14:00 - 16:00, F21/01.37

 

Tutorium zu Methoden der Statistik II, Gruppe 6

Dozentinnen/Dozenten:
Tobias Weckop, Michael Mühlbauer
Angaben:
Tutorien, 2 SWS, Eine Anmeldung zum Tutorium über FlexNow ist ab Mittwoch, 29.03. (10:00 Uhr), bis spätestens Freitag, 28.04. (23:59 Uhr), unbedingt erforderlich, um ihnen den Platz im gewählten Tutorium zu sichern! Bei Anmeldeproblemen schreiben Sie bitte eine E-Mail an support.statmath@uni-bamberg.de. Es wird für das Tutorium keinen extra VC-Kurs geben. Alle Informationen finden sie im VC-Kurs der Vorlesung.
Termine:
Fr, 12:00 - 14:00, Online-Meeting

 

Übung zu Fortgeschrittene Ökonometrie

Dozentinnen/Dozenten:
Universität Berlin, Michael Mühlbauer
Angaben:
Übung, 4 SWS, Eine Anmeldung zur Übung ist nicht notwendig.
Termine:
Di, 14:00 - 16:00, F21/03.83
Einzeltermin am 18.4.2023, Einzeltermin am 25.4.2023, Einzeltermin am 2.5.2023, Einzeltermin am 11.7.2023, 14:00 - 16:00, F21/03.48



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