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Vorlesungsverzeichnis >> Fakultät Sozial- und Wirtschaftswissenschaften >> Weitere Fächer >> Statistik und Ökonometrie >>
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Master
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Amtliche Statistik
Seminar; Rein Präsenz; 2 SWS; Eine Anmeldung zur Lehrveranstaltung in FlexNow ist nicht erforderlich! Bitte melden sie sich direkt im Virtuellen Campus zur LV an.; Do, 10:00 - 14:00, FMA/01.19, (außer Do 27.10.2022, Do 10.11.2022, Do 24.11.2022, Do 8.12.2022, Do 22.12.2022, Do 19.1.2023, Do 9.2.2023)
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Fürnrohr, M.
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Analyse von Paneldaten
Vorlesung; Rein Präsenz; 2 SWS; Eine Anmeldung zur Lehrveranstaltung in FlexNow (unter dem Reiter Lehrveranstaltungen!) ist ab Montag, 26.09. (10:00 Uhr) bis spätestens Mittwoch, 12.10. (23:59 Uhr), unbedingt erforderlich! Bei Anmeldeproblemen schreiben Sie bitte eine E-Mail an support.statmath@uni-bamberg.de. Am Donnerstag, den 13.10., erhalten Sie eine E-Mail mit dem Einschreibeschlüssel für den Virtuellen Campus (VC-Kurs). Erstsemesterstudierende des Masters Survey-Statistik erhalten weitere Informationen zur Anmeldung bei der Einführungsveranstaltung am 13./14.10.; Mi, 14:00 - 16:00, FMA/01.20, (außer Mi 9.11.2022); Einzeltermin am 9.11.2022, 14:00 - 16:00, FMA/00.08
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Meinfelder, F.
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Causal Machine Learning
Vorlesung; Rein Online; 2 SWS; Bitte melden Sie sich zur Lehrveranstaltung per E-Mail über die Mailadresse support.statmath@uni-bamberg.de bis spätestens Mittwoch, 12.10., mit Ihrer stud.uni-bamberg-Mailadresse und Matrikelnummer an. Bitte geben sie ebenfalls an, ob sie bereits einen Blackboard-Account der Uni Berlin besitzen.***Information für Studierende Master Survey-Statistik: Die Lehrveranstaltung ist in der Modulgruppe Survey-Methodik für 6 ECTS-Punkte anrechenbar. Ein Anmeldung zur Prüfung erfolgt über Scheinteilname, da die Prüfung nicht in FlexNow hinterlegt ist.***; Di, 10:00 - 12:00, FMA/01.20; Beginn: 18.10.2022 - Die Vorlesung findet online über webex statt, jedoch kann der Raum FMA/01.20 von den Bamberger Studierenden während der Lehrveranstaltung genutzt werden.
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Berlin, U.
Mühlbauer, M.
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Einführung für Studienanfänger Master Survey-Statistik
Übung/Blockseminar; Rein Präsenz; Einzeltermin am 13.10.2022, 13:00 - 18:00, FG1/00.08; Einzeltermin am 14.10.2022, 9:00 - 16:00, FG1/00.08
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Mühlbauer, M.
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Einführung in die Programmierung mit R
Übung; Präsenz + Online-Anteile; 2 SWS; Eine Anmeldung zur Lehrveranstaltung in FlexNow (unter dem Reiter Lehrveranstaltungen!) ist ab Montag, 26.09. (10:00 Uhr) bis spätestens Mittwoch, 12.10. (23:59 Uhr), unbedingt erforderlich! Bei Anmeldeproblemen schreiben Sie bitte eine E-Mail an support.statmath@uni-bamberg.de. Am Donnerstag, den 13.10., erhalten Sie eine E-Mail mit dem Einschreibeschlüssel für den Virtuellen Campus (VC-Kurs). Erstsemesterstudierende des Masters Survey-Statistik erhalten weitere Informationen zur Anmeldung bei der Einführungsveranstaltung am 13./14.10.; Fr, 10:00 - 12:00, RZ/00.07
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Messer, P.
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Grundlagen der Ökonometrie
Vorlesung; Rein Präsenz; 2 SWS; Eine Anmeldung zur Lehrveranstaltung in FlexNow (unter dem Reiter Lehrveranstaltungen!) ist ab Montag, 26.09. (10:00 Uhr) bis spätestens Mittwoch, 12.10. (23:59 Uhr), unbedingt erforderlich! Bei Anmeldeproblemen schreiben Sie bitte eine E-Mail an support.statmath@uni-bamberg.de. Am Donnerstag, den 13.10., erhalten Sie eine E-Mail mit dem Einschreibeschlüssel für den Virtuellen Campus (VC-Kurs). Erstsemesterstudierende des Masters Survey-Statistik erhalten weitere Informationen zur Anmeldung bei der Einführungsveranstaltung am 13./14.10.; Fr, 8:00 - 10:00, F21/01.37
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Messingschlager, M.
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Machine Learning for Digitalization and Automatization in Official Statistics? Methodological Perspectives and Challenges
Seminar; Rein Online; ECTS: 9; To apply for participation please write an email to support.statmath@uni-bamberg.de before October 19th. Please use the subject "[EMOS Seminar: Student from Bamberg]" and send us your name, your email address at the University of Bamberg and briefly explain your prior knowledge in official statistic and machine learning. To foster discussions and intensive exchange among the students the number of participants is limited.; Zeit n.V., Online-Meeting; The seminar will start with a first meeting via Zoom on an evening at the end of October/early November (exact dates will be determined in agreement with the participants). There, the different seminar topics are briefly introduced and allocated among the participants. The core part of the seminar with the presentations and discussions will be on some Friday afternoons/Saturdays in late January and early February next year. Regular participation in all meetings and active engagements in the seminar discussions are expected.
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LMU München
Meinfelder, F.
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Mixed-Mode-Surveys
Seminar; Rein Präsenz; 2 SWS; Bitte tragen Sie sich bis zum 13.10.2022 in den Virtuellen Campus (VC) der Veranstaltung ein. Personen, die im VC eingetragen sind, erhalten hierüber alle Informationen zur Lehrveranstaltung.; Blockveranstaltung 19.10.2022-30.11.2022 Mi, 10:00 - 14:00, F21/03.01; Einzeltermin am 14.12.2022, 10:00 - 14:00, F21/03.01; evtl. Ersatztermin wäre Mittwoch, 14.12.22
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Trappmann, M.
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Rechnerintensive Verfahren/Monte-Carlo-Methoden
Vorlesung; Rein Präsenz; 2 SWS; Bitte melden Sie sich zur Lehrveranstaltung per E-Mail über die Mailadresse support.statmath@uni-bamberg.de bis spätestens Mittwoch, 12.10., mit Ihrer stud.uni-bamberg-Mailadresse und Matrikelnummer an. Bitte geben sie ebenfalls an, ob sie bereits einen Stud.IP-Account bei der Uni Trier besitzen.; Mo, 14:00 - 16:00, FMA/01.20; Beginn am 24.10.
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Trier, U.
Cordero Alba, M.
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Statistical Literacy
Seminar; Rein Präsenz; 2 SWS; Eine Anmeldung zur Lehrveranstaltung in FlexNow (unter dem Reiter Lehrveranstaltungen!) ist ab Montag, 26.09. (10:00 Uhr) bis spätestens Mittwoch, 12.10. (23:59 Uhr), unbedingt erforderlich! Bei Anmeldeproblemen schreiben Sie bitte eine E-Mail an support.statmath@uni-bamberg.de. Im Dezember erhalten Sie eine E-Mail mit dem Einschreibeschlüssel für den Virtuellen Campus (VC-Kurs). Erstsemesterstudierende des Masters Survey-Statistik erhalten weitere Informationen zur Anmeldung bei der Einführungsveranstaltung am 13./14.10. ***Information für Studierende Master Survey-Statistik: Die Lehrveranstaltung ist in der Modulgruppe Survey-Methodik für 6 ECTS-Punkte anrechenbar. Ein Anmeldung zur Prüfung erfolgt über Scheinteilname, da die Prüfung nicht in FlexNow hinterlegt ist.***; Blockveranstaltung 19.1.2023-2.2.2023 Do, 16:00 - 20:00, F21/03.02; Blockveranstaltung 20.1.2023-3.2.2023 Fr, 14:00 - 20:00, F21/03.02
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Förtsch, S.
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Statistical Modelling
Vorlesung; Rein Online; 4 SWS; ECTS: 9; Es müssen beide Vorlesungen und zusätzlich die Übung besucht werden. Bei Interesse an der Lehrveranstaltung melden sie sich bitte über die Mailadresse support.statmath@uni-bamberg.de mit ihrer studentischen Mailadresse und ihrer Matrikelnummer an. ***Information für Studierende Master Survey-Statistik: Die Lehrveranstaltung ist in der Modulgruppe Survey-Statistik für 9 ECTS-Punkte anrechenbar. Ein Anmeldung zur Prüfung erfolgt über Scheinteilname, da die Prüfung nicht in FlexNow hinterlegt ist.; Do, Di, 12:00 - 14:00, Online-Meeting; Einzeltermin am 21.2.2023, 11:00 - 14:30, F21/03.48; Beginn am 18.10., Live via Zoom
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LMU München
Messer, P.
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Statistisch-Ökonometrisches Hauptseminar
Hauptseminar; Rein Präsenz; 2 SWS; Eine Anmeldung zur Lehrveranstaltung in FlexNow (unter dem Reiter Lehrveranstaltungen!) ist ab Montag, 26.09. (10:00 Uhr) bis spätestens Mittwoch, 12.10. (23:59 Uhr), unbedingt erforderlich! Bei Anmeldeproblemen schreiben Sie bitte eine E-Mail an support.statmath@uni-bamberg.de. Am Donnerstag, den 13.10., erhalten Sie eine E-Mail mit dem Einschreibeschlüssel für den Virtuellen Campus (VC-Kurs).; Mo, 14:00 - 16:00, F21/03.02
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Meinfelder, F.
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Statistische Analyse unvollständiger Daten
Vorlesung; Rein Präsenz; 2 SWS; Eine Anmeldung zur Lehrveranstaltung in FlexNow (unter dem Reiter Lehrveranstaltungen!) ist ab Montag, 26.09. (10:00 Uhr) bis spätestens Mittwoch, 12.10. (23:59 Uhr), unbedingt erforderlich! Bei Anmeldeproblemen schreiben Sie bitte eine E-Mail an support.statmath@uni-bamberg.de. Am Donnerstag, den 13.10., erhalten Sie eine E-Mail mit dem Einschreibeschlüssel für den Virtuellen Campus (VC-Kurs). Erstsemesterstudierende des Masters Survey-Statistik erhalten weitere Informationen zur Anmeldung bei der Einführungsveranstaltung am 13./14.10.; Mo, 10:00 - 12:00, FMA/01.20; Beginn am 24.10.
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Meinfelder, F.
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Stichprobenverfahren
Vorlesung; Rein Präsenz; 2 SWS; Bitte melden Sie sich zur Lehrveranstaltung per E-Mail über die Mailadresse support.statmath@uni-bamberg.de bis spätestens Mittwoch, 12.10., mit Ihrer stud.uni-bamberg-Mailadresse und Matrikelnummer an. Bitte geben sie ebenfalls an, ob sie bereits einen Stud.IP-Account bei der Uni Trier besitzen.; Di, 14:00 - 16:00, FMA/01.20; Beginn am 25.10.
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Meinfelder, F.
Trier, U.
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Übung zu Analyse von Paneldaten
Übung; Rein Präsenz; 2 SWS; Die Übung findet im VC-Kurs der dazugehörigen Vorlesung statt. Eine Anmeldung zur Übung ist deshalb nicht notwendig.; Mi, 16:00 - 18:00, F21/03.84
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Cordero Alba, M.
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Übung zu Causal Machine Learning
Übung; Rein Online; Di, 14:00 - 16:00, F21/03.48; Die Vorlesung findet online statt, jedoch kann der Raum von Studierenden während der Lehrveranstaltung genutzt werden.
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Berlin, U.
Mühlbauer, M.
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Übung zu Grundlagen der Ökonometrie
Übung; Rein Präsenz; 2 SWS; Die Übung findet im VC-Kurs der dazugehörigen Vorlesung statt. Eine Anmeldung zur Übung ist deshalb nicht notwendig.; Fr, 12:00 - 14:00, F21/01.57
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Mühlbauer, M.
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Übung zu Rechnerintensive Verfahren/Monte-Carlo-Methoden
Übung; Rein Präsenz; 2 SWS; Mo, 16:00 - 18:00, FMA/01.20
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Trier, U.
Cordero Alba, M.
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Übung zu Statistical Modelling
Übung; Rein Online; 2 SWS; via Zoom; Do, 10:00 - 12:00, Online-Meeting
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LMU München
Prücklmair, F.
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Übung zu Statistische Analyse unvollständiger Daten
Übung; Präsenz + Online-Anteile; 2 SWS; Die Übung findet im VC-Kurs der dazugehörigen Vorlesung statt. Eine Anmeldung zur Übung ist deshalb nicht notwendig.; Mo, 12:00 - 14:00, FMA/01.20
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Messer, P.
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Übung zu Stichprobenverfahren
Übung; Rein Präsenz; 2 SWS; Di, 16:00 - 18:00, FMA/01.20
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Trier, U.
Meinfelder, F.
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V/Ue: Methoden der Statistik III
Vorlesung; Rein Präsenz; 4 SWS; Mo, 8:00 - 10:00, FG1/00.08; Mi, 12:00 - 14:00, FG1/00.08, (außer Mi 1.2.2023); Einzeltermin am 1.2.2023, 12:00 - 14:00, F21/01.57
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Aßmann, Ch.
Stingl, D.
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