Induktive Statistik

Module: Induktive Statistik (6 Credits)
Name in diploma supplement	Statistical Inference
Responsible	Prof. Dr. Andreas Behr
Admission criteria	See exam regulations.
Workload	180 hours of student workload, in detail: Attendance: 45 hours Preparation, follow up: 90 hours Exam preparation: 45 hours
Duration	The module takes 1 semester(s).
Qualification Targets	Die Studierenden beherrschen die grundlegenden Rechenregeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung haben ein Verständnis unterschiedlicher Wahrscheinlichkeitsbegriffe verstehen die Funktionsweise von Zufallsgeneratoren haben eine Vorstellung der Generierung von Zufallszahlen mit Hilfe von Zufallsgeneratoren haben ein grundlegendes Verständnis der Gewinnung von Zufallsstichproben aus endlichen Grundgesamtheiten kennen die Grundzüge des Schätzens und Testens
Module Exam	Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in der Gestalt einer Klausur (in der Regel: 60-90 Minuten). Vom Dozierenden wird zu Beginn der Veranstaltung festgelegt, ob durch freiwillige Testate bereits im Vorfeld Punkte für die Klausur erworben werden können. Für die Möglichkeit der Anrechnung der Testate muss die Klausur unabhängig vom Ergebnis der Testate mindestens bestanden sein. Ist dies der Fall, so bildet sich die Endnote aus dem Ergebnis der mindestens bestandenen Abschlussprüfung zuzüglich der bereits über die Testate erworbenen Punkte. Die Möglichkeit der Anrechnung der Testate auf die abschließende Prüfungsleistung ist auf maximal 20% der in der abschließenden Prüfung maximal erwerbbaren Punkte beschränkt. Bestandene Testate haben nur Gültigkeit für die Prüfungen, die zu der Veranstaltung im jeweiligen Semester gehören. Für Lehramt im Begleitmodul zur Masterarbeit: Keine Prüfungsleistung.
Usage in different degree programs	BWL Bachelor > Kernstudium > Wahlpflichtbereich Rechtswissenschaft / Statistik / Wirtschaftsinformatik > 2. Sem, Elective BWL Bachelor > Vertiefungsstudium > Wahlpflichtbereich > Bereich Volkswirtschaftslehre, Rechtswissenschaft, Wirtschaftsinformatik, Informatik > Vertiefungsbereich Volkswirtschaftslehre > 4.-6. Sem, Elective LA gbF/kbF BK Bachelor > Bachelorprüfung in der kleinen beruflichen Fachrichtung > Sektorales Management > Wahlpflichtbereich Kleine berufliche Fachrichtung "Sektorales Management" > 4.-6. Sem, Elective LA gbF/kbF BK Bachelor > Bachelorprüfung in der kleinen beruflichen Fachrichtung > Finanz- und Rechnungswesen, Steuern > Wahlpflichtbereich Kleine berufliche Fachrichtung "Finanz- und Rechnungswesen, Steuern" > 4.-6. Sem, Elective LA gbF/kbF BK Bachelor > Bachelorprüfung in der kleinen beruflichen Fachrichtung > Produktion, Logistik, Absatz > Wahlpflichtbereich Kleine berufliche Fachrichtung "Produktion, Logistik, Absatz" > 4.-6. Sem, Elective LA gbF/kbF BK Master > Masterprüfung in der großen beruflichen Fachrichtung > Wahlpflichtbereich BWL, VWL, Recht, Statistik > Bereich Statistik > 1.-3. Sem, Elective VWL Bachelor > Kernstudium > Pflichtbereich statistische und mathematische Grundlagen > 2. Sem, Compulsory WiInf Bachelor > Kernstudium > Pflichtbereich I: Mathematische Grundlagen > 1.-4. Sem, Compulsory
Elements	Lecture with integrated exercise Induktive Statistik (6 Credits)
Module: Induktive Statistik (WIWI‑M0237)

Lecture with integrated exercise: Induktive Statistik (6 Credits)
Name in diploma supplement	Statistical Inference
Organisational Unit	Fachgebiet Statistik, Lehrstuhl für Ökonometrie
Lecturers	Prof. Dr. Andreas Behr, Prof. Dr. Christoph Hanck
Hours per week	4	Language	German
Cycle	summer semester	Participants at most	###LABEL_NOLIMIT###
Preliminary knowledge Kenntnisse aus dem Bereich der Deskriptiven Statistik
Contents Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung Eindimensionale Zufallsvariablen Zweidimensionale Zufallsvariablen Konvergenz von Folgen von Zufallsvariablen und von Verteilungsfunktionen Grundzüge der Stichprobentheorie Statistische Schätzverfahren Statistische Testverfahren
Literature Assenmacher, W. (2009). Induktive Statistik (2. Aufl.). Berlin [u.a.]: Springer. Bamberg, M. G.; Baur, F.; Krapp, M. (2011). Statistik (16. Aufl.). München: Oldenbourg. Behr, A.; Pötter. U. (2011). Einführung in die Statistik mit R (2. Aufl.). München: Vahlen. Fahrmeir, L. (2011). Statistik : der Weg zur Datenanalyse (7. Aufl.). Berlin [u.a.]: Springer. Mosler, K.; Schmid, F. (2011). Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik (4. Aufl.). Heidelberg [u.a.]: Springer. Rohwer, G.; Pötter, U. (2001). Grundzüge der sozialwissenschaftlichen Statistik. Weinheim [u.a.]: Juventa-Verl. Rohwer, G.; Pötter, U. (2002). Wahrscheinlichkeit : Begriff und Rhetorik in der Sozialforschung. Weinheim [u.a.]: Juventa-Verl.
Teaching concept Der Vorlesungsstoff wird durch Übungsaufgaben und Tutorien unterstützt. Um eigenständiges Arbeiten zu motivieren, wird eine Vielzahl von Arbeitsblättern bzw. Onlineaufgaben bereitgestellt, deren thematische Breite das weite Einsatzspektrum der behandelten Methoden zeigt. Die Veranstaltung entspricht einem Vorlesungsanteil von 2 SWS und einem Übungsanteil von 2 SWS.
Lecture with integrated exercise: Induktive Statistik (WIWI‑C0460)