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Lehre

FSS 2023

  • Statistik 1 (B.Sc.)

    Dozent

    Dr. Toni Stocker

    Zeiten und Räume der Vorlesung (4 st.)

    Mo 10:15 – 11:45 wtl 13.02.2023 – 29.05.2023 (SO 108)
    Di  17:15 – 18:45 wtl  14.02.2023 – 30.05.2023 (B6, A001)

    Übungen und Tutorien

    Info: Download (pdf)

    Die Übungen beginnen in der 2. Vorlesungswoche.

    Die Tutorien beginnen bereits in der 1. Woche

    Weitere Informationen

    Download (pdf)
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  • Grundlagen der Statistik (B.Sc.)

    Dozent

    Dr. rer. nat. Ingo Steinke

    Zeit und Ort der Veranstaltung:

    Studenten der Wirtschaftsinformatik – und pädagogik:

    Mo 10:15 – 11:45 wtl 13.02.2023 – 22.05.2023 (A3 001)
    Di  10:15 – 11:45 wtl  14.02.2023 – 30.05.2023 (A3 001)
    Mi  08:30 – 10:00 wtl 15.02.2023 – 31.05.2023 (A3 001)

    Studenten der BWL:

    Mo 13:45 – 15:15 wtl 13.02.2023 – 22.05.2023 (A3 001)
    Di  15:30 – 17:00 wtl  14.02.2023 – 30.05.2023 (A3 001)
    Mi  15:30 – 17:00 wtl 15.02.2023 – 31.05.2023 (A3 001)

    Weitere Informationen

    Pro Woche finden zwei Vorlesungen (am Dienstag und Mittwoch) und eine Übung (am Montag) statt. Davon abweichend findet am Montag, den 13.02., anstelle der Übung eine Vorlesung statt. Die beiden Veranstaltungen “Grundlagen der Statistik” sind inhaltsgleich. Die Vormittagstermine sind für die Wirtschaftspädagogen und Wirtschaftsinformatiker gedacht, die Nachmittagstermine für die Wirtschaftswissenschaftler. Ein Tausch der Veranstaltungen ist aber prinzipiell möglich. Um Zugang zu den Vorlesungsmaterialien zu erhalten, melden Sie sich bitte bei der für E-Learning (Ilias) freigeschalteten Veranstaltung an.

    Die Vorlesung stellt eine Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Induktive Statistik dar. Es werden die Grundbegriffe und Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung besprochen, z.B. Wahrscheinlichkeit, bedingte Wahrscheinlichkeit, Unabhängigkeit, Bayessche Formel, Zufallsvariablen, Verteilungsfunktion, diskrete und stetige Verteilungen, Verteilungen von zwei und mehr Zufallsvariablen und Grenzwertaussagen für große Stichproben. Im Rahmen des Statistikteils der Vorlesung wird in die Grundkonzepte der Schätz- und Testtheorie eingeführt, es werden die wichtigsten klassischen Parametertests besprochen und theoretische und praktische Aspekte von linearen Regressionsmodellen diskutiert.

    Literatur

    Stocker, T., Steinke, I. (2022): Statistik – Grundlagen und Methodik. 2. Auflage. Berlin: De Gruyter Oldenbourg.

    Stocker, T., Steinke, I. (2022): Statistik – Übungsbuch. 2. Auflage. Berlin: De Gruyter Oldenbourg.

    Alternative Literatur

    Fahrmeir, L., Künstler, R., Pigeot, I., Tutz, G. (2007): Statistik. 6. Auflage. Springer-Verlag.

    Schira, J. (2003): Statistische Methoden der VWL und BWL. Pearson-Studium.

  • Statistische Lernverfahren (B.Sc.)

    Dozent

    Dr. Ingo Steinke

    Zeiten und Ort der Vorlesung

    Mi, 12:00 – 13:30, wtl 15.02.2023 – 31.05.2023, Seminarraum 003, L9, 1–2

    Do,  8:30 – 10:00, wtl 16.02.2023 – 01.06.2023, Seminarraum 003, L9, 1–2

    Inhalt

    Statistisches Lernen umfasst eine Reihe von statistischen Verfahren, mit deren Hilfe es möglich ist, Zusammenhänge zwischen den Variablen eines Datensatzes zu erkennen, Prognosen aufzustellen und Entscheidungen in Form von Gruppenzuordnungen durchzuführen. In der Vorlesung werden eine Reihe von Verfahren besprochen. Dazu gehören neben den klassischen Verfahren der lineare Regression und Klassifikation mit logistischer Regression und Diskriminanzanalyse auch Resampling-Verfahren, die häufig zur Wahl eines geeigneten Modells verwendet werden, nichtlineare Modellansätze, Baum-basierte Verfahren, wie Regressions- und Klassifikationsbäume, und Verfahren, die auf Support-Vektoren basieren. Neben der Motivation für die Verfahren werden auch einige ihrer theoretischen Eigenschaften besprochen. Im Rahmen der Vorlesung und in der begleitenden Übung wird von der Programmiersprache R Gebrauch gemacht. Grundkenntnisse in R sollten vorhanden sein.

HWS 2024 – Courses

  • Statistik 2 (B.Sc.)

    Dozent

    Dr. Toni Stocker

    Zeiten und Räume der Vorlesung

    Mo 13:45 – 15:15 wtl  (M003)
    Do  08:30 – 10:00 wtl  (M003)*

    *nicht am 3.10 (Ersatztermin siehe Portal)

    Übungen

    Die Übungen beginnen in der 2. Vorlesungswoche

    Nähere Info: Download (pdf)

    Weitere Informationen

    Weitere Informationen zur Veranstaltung: Download (pdf)

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  • Applied Multivariate Statistics (B.Sc.)

    Dozent

    Dr. Toni Stocker

    Time and Location of Lecture

    Fr 10:15 – 12:45 weekly (L9, 1–2, 003)

    Time and Location of

    Group Exercise Sessions

    Fr 08:30–10:00 weekly (L9, 1–2, 003)

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    Level

    Bachelor

    Sprache/Language

    English

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