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Einrichtungen >> Fakultät Sozial- und Wirtschaftswissenschaften >> Fach Statistik >>

Lehrstuhl für Statistik und Ökonometrie in den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften

 

Advanced Data Analysis With R

Dozent/in:
Florian Meinfelder
Angaben:
Seminar, 2 SWS, Englischsprachig, Modulstudium
Termine:
Di, 10:00 - 12:00, RZ/00.06
Inhalt:
Im Mittelpunkt dieser Veranstaltung steht die Vermittlung und Anwendung fortgeschrittener Methoden der Datenanalyse mit der Statistiksoftware R. Basierend auf der theoretischen Vermittlung der grundlegenden Techniken, wie verallgemeinerten linearen Modellen, werden darüber hinaus Themen, wie die Visualisierung von (hochdimensionalen) Daten und Data-Mining-Methoden, behandelt.

 

Amtliche Statistik

Dozent/in:
Michael Fürnrohr
Angaben:
Seminar, 2 SWS
Termine:
Do, 10:00 - 14:00, FMA/01.19
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

 

Angewandte Statistik am PC, Gruppe 1

Dozent/in:
Irene Kliewer
Angaben:
Übung, 2 SWS, Studium Generale, Frühstudium
Termine:
Di, 12:00 - 14:00, RZ/00.05
Eine verbindliche Anmeldung zur jeweiligen Übung im Zeitraum vom 21.3.2016 bis 25.4.2016 über FlexNow (ab 10:00 Uhr) ist notwendig!!!
Inhalt:
Die Veranstaltung richtig sich an Studierende, die "Methoden der Statistik I" bereits belegt haben und -- zumindest zeitgleich zur Übung "Angewandte Statistik am PC" -- die Vorlesung "Methoden der Statistik II" besuchen oder bereits besucht haben (bzw. vergleichbare statistiknahe Veranstaltungen). Im Kurs lernen wir mit Hilfe der kostenfreien Statistiksoftware R insbesondere datensatzbeschreibende, aber auch inferenzstatistische Verfahren zur Datenanalyse kennen. Dabei werden sowohl die entsprechenden Befehle und die Ergebnisinterpretationen gezeigt. Inhaltlicher Aufbau: Nachdem wir uns einen Überblick über die grundlegende Funktionsweise von R verschafft haben, wenden wir uns dem Einlesen von Daten, verschieden Datentypen, Zugriffsweisen und einen erstem Datenüberblick zu. Im Anschluss benutzen wir u.a. Kenntnisse aus Statistik I (Lage-, Streuungs- und Zusammenhangsmaße) und verwenden entsprechende R-Funktionen, um eine erste deskriptive Informationsverdichtung für einen empirischen Datensatz zu erlangen. Zudem lernen wir mit Hilfe logischer Vergleiche und Abfragen Informationen über die vorliegenden Merkmale und Merkmalsträger, sowie fehlende Werte zu gewinnen. Schließlich beenden wir die datennahe Beschreibung, indem wir verschiedene Graphik-/Diagrammtypen zur Veranschaulichung betrachten. Der nächste Teil widmet sich Verfahren der Inferenzstatistik, wie sie in R durchzuführen sind und was bei der Rückgabe der Funktionen für die Interpretation heranzuziehen ist. Zu den gezeigten Konzepten gehören sogenannte parametrische Tests (Mittelwertsdifferenzentests und der Varianzquotiententest / F-Test) und ein nicht-parametrisches Verfahren (Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest). Den Abschluss bildet ein erster Einblick der Informationsgewinnung über Variablenbeziehungen per linearer Regression, wobei wir uns auf univariate Zusammenhänge beschränken.

 

Angewandte Statistik am PC, Gruppe 2

Dozent/in:
Irene Kliewer
Angaben:
Übung, 2 SWS, Studium Generale, Frühstudium
Termine:
Mo, 10:00 - 12:00, RZ/00.05
Eine verbindliche Anmeldung zur jeweiligen Übung im Zeitraum vom 21.3.2016 bis 25.4.2016 über FlexNow (ab 10:00 Uhr) ist notwendig!!!
Inhalt:
Die Veranstaltung richtig sich an Studierende, die "Methoden der Statistik I" bereits belegt haben und -- zumindest zeitgleich zur Übung "Angewandte Statistik am PC" -- die Vorlesung "Methoden der Statistik II" besuchen oder bereits besucht haben (bzw. vergleichbare statistiknahe Veranstaltungen). Im Kurs lernen wir mit Hilfe der kostenfreien Statistiksoftware R insbesondere datensatzbeschreibende, aber auch inferenzstatistische Verfahren zur Datenanalyse kennen. Dabei werden sowohl die entsprechenden Befehle und die Ergebnisinterpretationen gezeigt. Inhaltlicher Aufbau: Nachdem wir uns einen Überblick über die grundlegende Funktionsweise von R verschafft haben, wenden wir uns dem Einlesen von Daten, verschieden Datentypen, Zugriffsweisen und einen erstem Datenüberblick zu. Im Anschluss benutzen wir u.a. Kenntnisse aus Statistik I (Lage-, Streuungs- und Zusammenhangsmaße) und verwenden entsprechende R-Funktionen, um eine erste deskriptive Informationsverdichtung für einen empirischen Datensatz zu erlangen. Zudem lernen wir mit Hilfe logischer Vergleiche und Abfragen Informationen über die vorliegenden Merkmale und Merkmalsträger, sowie fehlende Werte zu gewinnen. Schließlich beenden wir die datennahe Beschreibung, indem wir verschiedene Graphik-/Diagrammtypen zur Veranschaulichung betrachten. Der nächste Teil widmet sich Verfahren der Inferenzstatistik, wie sie in R durchzuführen sind und was bei der Rückgabe der Funktionen für die Interpretation heranzuziehen ist. Zu den gezeigten Konzepten gehören sogenannte parametrische Tests (Mittelwertsdifferenzentests und der Varianzquotiententest / F-Test) und ein nicht-parametrisches Verfahren (Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest). Den Abschluss bildet ein erster Einblick der Informationsgewinnung über Variablenbeziehungen per linearer Regression, wobei wir uns auf univariate Zusammenhänge beschränken.

 

Angewandte Statistik am PC, Gruppe 3

Dozent/in:
Thorsten Schnapp
Angaben:
Übung, 2 SWS, Studium Generale, Frühstudium
Termine:
Do, 8:00 - 10:00, RZ/00.06
Eine verbindliche Anmeldung zur jeweiligen Übung im Zeitraum vom 21.3.2016 bis 25.4.2016 über FlexNow (ab 10:00 Uhr) ist notwendig!!!
Inhalt:
Die Veranstaltung richtig sich an Studierende, die "Methoden der Statistik I" bereits belegt haben und -- zumindest zeitgleich zur Übung "Angewandte Statistik am PC" -- die Vorlesung "Methoden der Statistik II" besuchen oder bereits besucht haben (bzw. vergleichbare statistiknahe Veranstaltungen). Im Kurs lernen wir mit Hilfe der kostenfreien Statistiksoftware R insbesondere datensatzbeschreibende, aber auch inferenzstatistische Verfahren zur Datenanalyse kennen. Dabei werden sowohl die entsprechenden Befehle und die Ergebnisinterpretationen gezeigt. Inhaltlicher Aufbau: Nachdem wir uns einen Überblick über die grundlegende Funktionsweise von R verschafft haben, wenden wir uns dem Einlesen von Daten, verschieden Datentypen, Zugriffsweisen und einen erstem Datenüberblick zu. Im Anschluss benutzen wir u.a. Kenntnisse aus Statistik I (Lage-, Streuungs- und Zusammenhangsmaße) und verwenden entsprechende R-Funktionen, um eine erste deskriptive Informationsverdichtung für einen empirischen Datensatz zu erlangen. Zudem lernen wir mit Hilfe logischer Vergleiche und Abfragen Informationen über die vorliegenden Merkmale und Merkmalsträger, sowie fehlende Werte zu gewinnen. Schließlich beenden wir die datennahe Beschreibung, indem wir verschiedene Graphik-/Diagrammtypen zur Veranschaulichung betrachten. Der nächste Teil widmet sich Verfahren der Inferenzstatistik, wie sie in R durchzuführen sind und was bei der Rückgabe der Funktionen für die Interpretation heranzuziehen ist. Zu den gezeigten Konzepten gehören sogenannte parametrische Tests (Mittelwertsdifferenzentests und der Varianzquotiententest / F-Test) und ein nicht-parametrisches Verfahren (Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest). Den Abschluss bildet ein erster Einblick der Informationsgewinnung über Variablenbeziehungen per linearer Regression, wobei wir uns auf univariate Zusammenhänge beschränken.

 

Blockseminar Survey-Methodik

Dozent/in:
Florian Meinfelder
Angaben:
Seminar, 4 SWS
Termine:
Einzeltermin am 18.4.2016, 12:00 - 14:00, RZ/02.09
Präsenztermin am 9. und 10. Juni in Berlin
Inhalt:
Im Mittelpunkt der Veranstaltung steht die theoretische Vorstellung und praktische Erprobung am PC von Survey-Methoden, wie Analyse unvollständiger Daten, Mehrebenenmodelle, kontrafaktuelle Designs u.ä.., wobei insbesondere ein Einblick in die Analyse empirischer Daten, unter Berücksichtigung von Item Nonrepsonse, gewährt wird.

 

Einführung für Studienanfänger Master Survey-Statistik

Dozent/in:
Thorsten Schnapp
Angaben:
Übung/Blockseminar
Termine:
Blockveranstaltung 7.4.2016-8.4.2016 Do, Fr, 10:00 - 16:00, RZ/01.02

 

Einführung in die Bayes-Statistik

Dozent/in:
Florian Meinfelder
Angaben:
Vorlesung, 2 SWS, Englischsprachig
Termine:
Mo, 10:00 - 12:00, RZ/02.09
ab 18.4.2016
Inhalt:
Die Veranstaltung bietet eine Einführung in die Grundlagen der Bayes-Statistik unter Verwendung konjugierter Prior-Verteilungen und MCMC-Methoden, ebenso einen Überblick über die Grundprinzipien von Empirischen Bayesianischen Methoden.

 

Einführung in die Bayes-Statistik: Übung zu Einführung in die Bayes-Statistik

Dozent/in:
Julian Körber
Angaben:
Übung, 2 SWS, Englischsprachig
Termine:
Mo, 12:00 - 14:00, RZ/02.09
ab 25.4.2016

 

Fortgeschrittene Ökonometrie

Dozent/in:
Christian Aßmann
Angaben:
Vorlesung, 2 SWS
Termine:
Mi, 8:00 - 10:00, FG1/00.08
Inhalt:
Im Mittelpunkt der Veranstaltung steht die Vermittlung grundlegender Kenntnisse in Verfahren der modernen Ökonometrie, insbesondere der Analyse von Querschnittsdaten auf Basis der Maximum-Likelihood-Methode. Daneben erfolgt der Erwerb praktischer Fähigkeiten der richtigen Anwendung und Bewertung statistischer Methoden sowie der Interpretation ihrer Ergebnisse. Die Veranstaltung umfasst neben der Diskussion von Anwendungsmöglichkeiten und -grenzen von Verfahren mittels der Maximum-Likelihood-Methode, ebenso einen Überblick über verallgemeinerte Regressionsmodelle für binäre oder geordnete Variablen.

 

Methoden der Statistik I

Dozent/in:
Florian Meinfelder
Angaben:
Vorlesung, 3 SWS, Gaststudierendenverzeichnis, Studium Generale, Modulstudium, Frühstudium
Termine:
Do, 10:00 - 14:00, F21/01.57
Inhalt:
Die Vorlesung „Methoden der Statistik I“ gibt eine Einführung in die Grundprinzipien und Methoden der deskriptiven Statistik, deren Anwendbarkeit und sinnvolle Interpretation der Ergebnisse in der begleitenden Übung thematisiert wird. Im Mittelpunkt der Veranstaltung steht die Vermittlung von Daten-Visualisierungs- und Aufbereitungstechniken, Maßzahlen zur Charakterisierung von Daten sowie des Verfahrens der linearen Regression. Inhaltsübersicht: • Grundbegriffe der deskriptiven Statistik • Häufigkeitsverteilungen und grafische Darstellung qualitativer Merkmale • Häufigkeitsverteilungen und grafische Darstellung komparativer Merkmale • Häufigkeitsverteilungen und grafische Darstellung quantitativer Merkmale • Lagemaße • Streuungsmaße • Zweidimensionale Häufigkeitsverteilung • Zusammenhangsmaße • Lineare Regression

 

Methoden der Statistik II

Dozent/in:
Susanne Rässler
Angaben:
Vorlesung, 3 SWS, Gaststudierendenverzeichnis, Studium Generale, Modulstudium, Frühstudium
Termine:
Di, 14:00 - 18:00, 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

 

Multivariate Verfahren

Dozent/in:
Martin Messingschlager
Angaben:
Vorlesung, 2 SWS, Studium Generale, Modulstudium
Termine:
Di, 14:00 - 16:00, FG1/00.08
Inhalt:
Der Schwerpunkt dieser Veranstaltung liegt auf der Vorstellung unterschiedlicher multivariater Verfahren, wie Varianzanalyse, Distanzmaße, Hauptkomponentenanalyse, Faktorenanalyse und Clusteranalyse oder latente Klassenanalyse, welche zur Analyse von komplexen Datensätzen notwendig sind. Durch die Diskussion verschiedener Fragestellungen und Anwendungsfälle, die anhand einfacher Beispiele dargestellt werden, erfolgt eine schrittweise Verdeutlichung der Theorie.

 

Multivariate Verfahren: Übung zu Multivariate Verfahren

Dozent/in:
Martin Messingschlager
Angaben:
Übung, 2 SWS, Studium Generale, Modulstudium
Termine:
Di, 16:00 - 18:00, F21/02.55

 

Panelsurveys

Dozent/in:
Universität Berlin
Angaben:
Vorlesung
Termine:
Mi, 12:00 - 14:00, RZ/02.09
ab 20.4.2016

 

Questionnaire Design

Dozent/in:
Zoltán Juhász
Angaben:
Übung, 2 SWS
Termine:
Do, 12:00 - 14:00, RZ/01.03
Einzeltermin am 21.7.2016, 12:00 - 14:00, RZ/01.03
Inhalt:
Im Rahmen der Veranstaltung wird eine theoretische und praktische Einführung in die Gestaltung schriftlicher, Online- und CATI-Fragebögen geboten. Neben theoretischen Kenntnissen der Fragebogengestaltung werden Fähigkeiten der praktischen Anwendung anhand gängiger Softwareprodukte vermittelt und erprobt.

 

Statistisch-Ökonometrisches Hauptseminar

Dozentinnen/Dozenten:
Susanne Rässler, Silvia Förtsch
Angaben:
Seminar, 3 SWS, Gaststudierendenverzeichnis
Termine:
Mo, 15:00 - 18:00, FMA/00.08
Inhalt:
Das Statistisch-Ökonometrische Hauptseminar richtet sich an wissenschaftliche Mitarbeiter, die in aktuelle Forschungsthemen involviert sind, sowie an Studierende, die sich in der Endphase Ihres Studiums befinden und an ihrer Thesis arbeiten. In der Veranstaltung werden neben studentischen Forschungsprojekten, Praktika und Abschlussarbeiten ebenso größere Forschungsvorhaben und Projekte mit Kooperationspartnern präsentiert. Darüber hinaus bietet das Modul Gelegenheit, Ideen zu entwickeln, Konzepte und Befunde kritisch zu hinterfragen, sowie Forschungsergebnisse vorzustellen und zu diskutieren.

 

Übung zu Fortgeschrittene Ökonometrie

Dozent/in:
Christian Aßmann
Angaben:
Übung, 2 SWS
Termine:
Do, 08:00 - 10:00, WE5/04.014

 

Übung zu Methoden der Statistik I, Gruppe 1

Dozentinnen/Dozenten:
Michael Stirnweiß, Florian Meinfelder
Angaben:
Übung, 2 SWS
Termine:
Mo, 18:00 - 20:00, F21/01.35
Eine verbindliche Anmeldung zur jeweiligen Übung im Zeitraum vom 21.3.2016 bis 25.4.2016 über FlexNow (ab 10:00 Uhr) ist notwendig!!!
ab 18.4.2016

 

Übung zu Methoden der Statistik I, Gruppe 2

Dozentinnen/Dozenten:
Michael Stirnweiß, Florian Meinfelder
Angaben:
Übung, 2 SWS
Termine:
Mo, 14:00 - 16:00, F21/01.35
Eine verbindliche Anmeldung zur jeweiligen Übung im Zeitraum vom 21.3.2016 bis 25.4.2016 über FlexNow (ab 10:00 Uhr) ist notwendig!!!
ab 18.4.2016

 

Übung zu Methoden der Statistik I, Gruppe 3

Dozent/in:
Marcel Preising
Angaben:
Übung, 2 SWS
Termine:
Mi, 14:00 - 16:00, KÄ7/00.10
Eine verbindliche Anmeldung zur jeweiligen Übung im Zeitraum vom 21.3.2016 bis 25.4.2016 über FlexNow (ab 10:00 Uhr) ist notwendig!!!
ab 20.4.2016

 

Übung zu Methoden der Statistik I, Gruppe 4

Dozent/in:
Marcel Preising
Angaben:
Übung, 2 SWS
Termine:
Mi, 16:00 - 18:00, KÄ7/00.10
Eine verbindliche Anmeldung zur jeweiligen Übung im Zeitraum vom 21.3.2016 bis 25.4.2016 über FlexNow (ab 10:00 Uhr) ist notwendig!!!
ab 20.4.2016

 

Übung zu Methoden der Statistik I, Gruppe 5

Dozentinnen/Dozenten:
Christina Ziegler, Julian Körber
Angaben:
Übung, 2 SWS
Termine:
Di, 8:00 - 10:00, FG1/00.08
Eine verbindliche Anmeldung zur jeweiligen Übung im Zeitraum vom 21.3.2016 bis 25.4.2016 über FlexNow (ab 10:00 Uhr) ist notwendig!!!
ab 19.4.2016

 

Übung zu Methoden der Statistik I, Gruppe 6

Dozentinnen/Dozenten:
Christina Ziegler, Julian Körber
Angaben:
Übung, 2 SWS
Termine:
Di, 10:00 - 12:00, F21/03.83
Eine verbindliche Anmeldung zur jeweiligen Übung im Zeitraum vom 21.3.2016 bis 25.4.2016 über FlexNow (ab 10:00 Uhr) ist notwendig!!!
ab 19.4.2016

 

Übung zu Methoden der Statistik I, Gruppe 7

Dozent/in:
Silvia Förtsch
Angaben:
Übung, 2 SWS
Termine:
Di, 14:00 - 16:00, FMA/01.20
Eine verbindliche Anmeldung zur jeweiligen Übung im Zeitraum vom 21.3.2016 bis 25.4.2016 über FlexNow (ab 10:00 Uhr) ist notwendig!!!
ab 19.4.2016

 

Übung zu Methoden der Statistik I, Gruppe 8

Dozent/in:
Silvia Förtsch
Angaben:
Übung, 2 SWS, ECTS: 6
Termine:
Mi, 12:00 - 14:00, F21/02.55
Eine verbindliche Anmeldung zur jeweiligen Übung im Zeitraum vom 21.3.2016 bis 25.4.2016 über FlexNow (ab 10:00 Uhr) ist notwendig!!!
ab 20.4.2016

 

Übung zu Methoden der Statistik II, Gruppe 1

Dozent/in:
Ariane Würbach
Angaben:
Übung, 2 SWS
Termine:
Mo, 10:00 - 12:00, FG1/00.08
Eine verbindliche Anmeldung zur jeweiligen Übung im Zeitraum vom 21.3.2016 bis 25.4.2016 über FlexNow (ab 10:00 Uhr) ist notwendig!!!
ab 18.4.2016

 

Übung zu Methoden der Statistik II, Gruppe 2

Dozent/in:
Ariane Würbach
Angaben:
Übung, 2 SWS
Termine:
Mo, 16:00 - 18:00, FG1/00.08
Eine verbindliche Anmeldung zur jeweiligen Übung im Zeitraum vom 21.3.2016 bis 25.4.2016 über FlexNow (ab 10:00 Uhr) ist notwendig!!!
ab 18.4.2016

 

Übung zu Methoden der Statistik II, Gruppe 3

Dozent/in:
Isabelle Gunselmann
Angaben:
Übung, 2 SWS
Termine:
Do, 10:00 - 12:00, FG1/00.08
Eine verbindliche Anmeldung zur jeweiligen Übung im Zeitraum vom 21.3.2016 bis 25.4.2016 über FlexNow (ab 10:00 Uhr) ist notwendig!!!

 

Übung zu Methoden der Statistik II, Gruppe 4

Dozent/in:
Angelina Hammon
Angaben:
Übung, 2 SWS
Termine:
Fr, 12:00 - 14:00, F21/01.35
Eine verbindliche Anmeldung zur jeweiligen Übung im Zeitraum vom 21.3.2016 bis 25.4.2016 über FlexNow (ab 10:00 Uhr) ist notwendig!!!

 

Übung zu Methoden der Statistik II, Gruppe 5

Dozent/in:
Isabelle Gunselmann
Angaben:
Übung, 2 SWS
Termine:
Do, 8:00 - 10:00, F21/01.35
Eine verbindliche Anmeldung zur jeweiligen Übung im Zeitraum vom 21.3.2016 bis 25.4.2016 über FlexNow (ab 10:00 Uhr) ist notwendig!!!

 

Übung zu Methoden der Statistik II, Gruppe 6

Dozent/in:
Angelina Hammon
Angaben:
Übung, 2 SWS
Termine:
Fr, 8:00 - 10:00, F21/01.35
Eine verbindliche Anmeldung zur jeweiligen Übung im Zeitraum vom 21.3.2016 bis 25.4.2016 über FlexNow (ab 10:00 Uhr) ist notwendig!!!

 

Übung zu Panelsurveys

Dozent/in:
Universität Berlin
Angaben:
Vorlesung
Termine:
Mi, 14:00 - 16:00, RZ/02.09
ab 20.4.2016

 

Übung zu Varianzschätzmethoden

Dozentinnen/Dozenten:
Universität Trier, Florian Meinfelder
Angaben:
Übung, 2 SWS
Termine:
Di, 16:00 - 18:00, RZ/02.09
ab 19.4.2016

 

Varianzschätzmethoden

Dozentinnen/Dozenten:
Universität Trier, Florian Meinfelder
Angaben:
Vorlesung, 2 SWS
Termine:
Di, 14:00 - 16:00, RZ/02.09
ab 19.4.2016
Inhalt:
Das Themenfeld der Veranstaltung beschäftigt sich mit der Entwicklung von Verfahren zur Bestimmung der Genauigkeit von Statistiken, die neben Nichtstichprobenfehlern insbesondere von Stichprobenfehlern beeinträchtigt wird. Die resultierenden sog. Varianzschätzmethoden der interessierenden Statistik dienen zur Quantifizierung dieser Fehler. Zur Verdeutlichung werden Varianzschätzverfahren etwa zum Hansen-Hurwitz-Schätzer, der Verwendung von Designgewichten oder unterschiedlichen Linearisierungsverfahren besprochen.



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