Description:

Die Vorlesungen werden durch Übungen und Tutorien unterstützt. Um eigenständiges Arbeiten zu motivieren, wird eine Vielzahl von Arbeitsblättern bereitgestellt, deren thematische Breite das weite Einsatzspektrum der behandelten Methoden zeigt.

Learning Targets:

Die Studierenden

• beherrschen praxisrelevante Methoden des statistischen Schließens
• besitzen Kenntnisse, die anwendungsorientierten Weiterentwicklungen auf diesem Gebiet selbständig nachzuvollziehen und für die eigene Arbeit zu nutzen
• können wirtschaftswissenschaftlicher Zusammenhänge quantifizieren
• verfügen über die Kompetenz, die Methoden der induktiven Statistik eigenständig anzuwenden sowie Probleme der wirtschaftlichen Praxis zu lösen
• sind in der Lage Übungsaufgaben selbständig zu bearbeiten

Outline:

1. Grundlegende Begriffe und Sätze der Wahrscheinlichkeitsrechnung
2. Grundlagen der Kombinatorik
3. Eindimensionale Zufallsvariablen und ihre Verteilungen
4. Verteilungen diskreter Zufallsvariablen
5. Verteilungen stetiger Zufallsvariablen
6. Zweidimensionale Zufallsvariablen und ihre Verteilungen
7. Konvergenz von Folgen von Zufallsvariablen und Verteilungen
8. Grundzüge der Stichprobentheorie
9. Statistische Schätzverfahren
10. Statistische Testverfahren

Literature:

• Assenmacher, W. (2009), Induktive Statistik, 2. Aufl.; Springer, Berlin u.a.
• Bamberg, G., Baur, F. (2002), Statistik, 12 Aufl.; Oldenbourg, München, Wien
• Fahrmeir, L., Künstler, R., Pigeot, I. und Tutz, G. (2004), Statistik: Der Weg zur Datenanalyse, % Aufl.; Springer, Berlin u.a.
• Mosler, K. und Schmidt, F. (2005), Wahrscheinlichkeitsrechung und Schließende Statistik, 2. Aufl.; Springer, Berlin u.a.

Methods of Assessment:

Abschließende gemeinsame Klausur über die Lernziele von Vorlesung, Übung und Tutorien (120 Minuten).

Material:

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