Vorlesung

Statistische Datenanalyse

Name im Diploma Supplement

Statistical Data Analysis

Anbieter

Fachgebiet Statistik,
Lehrstuhl für Ökonometrie,
Lehrstuhl für Finanzmarktökonometrie

Lehrende

Prof. Dr. Andreas Behr,
Prof. Dr. Christoph Hanck,
Prof. Dr. Yannick Hoga

Turnus

Wintersemester

SWS

2

Sprache

deutsch

maximale Hörerschaft

unbeschränkt

empfohlenes Vorwissen

Grundkenntnisse (Schulwissen) in Mathematik

Abstract

Es werden die Grundprinzipien des Arbeitens mit quantitativen Daten herausgearbeitet. Typische Ziele empirischer Untersuchungen wie das statistische Schließen, dessen klassische wesentliche Werkzeuge aus der beschreibenden Statistik sowie dessen wahrscheinlichkeitstheoretische Grundlagen werden diskutiert. Darauf aufbauend werden Werkzeuge der statistischen Inferenz wie Schätzer, Hypothesentests, Konfidenzintervalle und deren Eigenschaften entwickelt.

Lehrinhalte

• Ziele empirischer Untersuchungen: Lernen über die Grundgesamtheit und ihre Eigenschaften mit Hilfe von Daten
• Charakterisierung der vorliegenden Daten durch geeignete Darstellungen und Kennzahlen: Histogramm, empirische Verteilungsfunktion, Mittelwert, Varianz, u.a.m., auch mithilfe geeigneter statistischer Software
• Das Problem der Stichprobenunsicherheit
• Charakterisierung der Stichprobenunsicherheit durch wahrscheinlichkeitstheoretische Werkzeuge: Zufallsvariablen, Verteilungen und deren Eigenschaften (Erwartungswert, Varianz etc.), Grundzüge der Stichprobentheorie
• Nutzung der o.g. Kennzahlen zur Entwicklung von statistischen Schätz- und Inferenzverfahren (Tests, Konfidenzintervalle)
• Anwendung der o.g. wahrscheinlichkeitstheoretischen Werkzeuge sowie wichtiger theoretischer Verteilungen (Binomialverteilung, Normalverteilung u.a.m.) zur Analyse der statistischen Eigenschaften der o.g. Verfahren (Unverzerrtheit, Effizienz, Verhalten in großen Stichproben - GGZ, ZGWS -, im Fall der Tests unter der Null und Alternative, etc.)
• Ausblick und weitere Themen: bi- und multivariate Zusammenhänge, Regression, Ungleichheit, u.a.m.

Literaturangaben

• Assenmacher, W. Deskriptive Statistik. Springer.
• Assenmacher, W. (2009). Induktive Statistik. Springer.
• Bamberg, M. G.; Baur F.; Krapp. Statistik. Oldenbourg.
• Behr, A.; Pötter, U. Einführung in die Statistik mit R Vahlen.
• Ludwig Fahrmeir, L.; Heumann, C.; Künstler, R.; Pigeot, I., Tutz, L. Statistik: der Weg zur Datenanalyse. Springer.
• Mosler, K.; Schmid, F. Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik. Springer.
• Mosler, K.; Schmid, F. Beschreibende Statistik und Wirtschaftsstatistik. Springer.
• Rohwer, G.; Pötter, U. Grundzüge der sozialwissenschaftlichen Statistik. Juventa.
• Rohwer, G.; Pötter, U. (2002). Wahrscheinlichkeit: Begriff und Rhetorik in der Sozialforschung. Juventa.

Weitere Literatur wird in der Veranstaltung / auf der Homepage des Lehrstuhls bekannt gegeben.