grapevine | Modulbeschreibung

Methoden und Modelle der Statistik

Methods and Models in Statistics

Angaben gemäß SPO

Zugehörigkeit zu Curriculum

BWB | 3.6 | 5 Leistungspunkte

Modulverantwortung

Prof. Dr. Julia Kopf

Dr. Sandro Scheid

Prüfungsformen

schrP oder

ModA oder

Präs oder

mdlP

Lehr- und Lernformen

Vorlesung | SU | 4 SWS

Übung | Ü | 0 SWS

Lehrangebote WiSe 2025

Vorlesung | SU | 4 SWS

Methoden und Modelle der Statistik (3.6 (Vorl)) BWB:3BBWB:3ABWB:3CBWB:3D

Übung | Ü | 0 SWS

Prüfungsangebote WiSe 2025

Erstprüfer:in

Prof. Dr. Julia Kopf

Zweitprüfer:in

Dr. Sandro Scheid

Prüfungsform

schrP

Details zur Prüfung

SafeExamBrowser Prüfung

Hilfsmittel

selbst erstellte Formelsammlung 2 Blatt DIN A4, nicht programmierbarer Taschenrechner

Voraussetzungen und Verwendbarkeit

Voraussetzungen für die Teilnahme

Verwendbarkeit

Inhalte und Qualifikationsziele

verabschiedet am 29.10.2025

Lernziele / Kompetenzen:

Nach Abschluss dieses Moduls sind die Studierenden in der Lage, grundlegende Methoden und Modelle der Statistik auf praktische betriebswirtschaftliche Fragestellungen anzuwenden.
Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer können die Ergebnisse im jeweiligen Sachkontext bewerten.

Darüber hinaus erwerben die Studierenden – insbesondere in den Übungseinheiten – die Fähigkeit, sich über die zu behandelnden Problemstellungen auszutauschen.

Durch den Besuch dieses Moduls erkennen die Studentinnen und Studenten die Notwendigkeit eines Zusammenspiels von quantitativen Fertigkeiten und betriebswirtschaftlichem Verständnis.
Weiterhin sind sie in der Lage, komplexe statistische Zusammenhänge allgemeinverständlich zu kommunizieren.

Inhalte:

Elemente der Wahrscheinlichkeitstheorie
Punktschätzer und Güteeigenschaften
Konfidenzintervalle für verschiedene Schätzer
Grundprinzip eines statistischen Tests und diverse Hypothesentests (t-Test, Chi-Quadrat Test)
Lineares Modell (uni- und multivariat)
Bewertung der Modelleignung sowie Prognose

Eingesetzte Methoden der Betriebswirtschaftslehre:

Modelle und Methoden der Analyse (Forschungs- und Analysemodelle) Statistische Schätzer, statistische Tests

Quantitativ-Empirische Methoden (Vergleichende – statistische, mathematische Methode, Datenanalysen): Punktschätzer, Intervallschätzer, Lineares Modell
Qualitativ-Interpretative Methoden (z.B.: Experteninterview, Umfragen, standardisierte Erhebungen) Interpretation von Lösungen im Sachkontext, Diskussionen

Lehr-und Lernmethoden:

Seminaristischer Unterricht
praktische Übungseinheiten

Literatur:

Scheid, Vogl (2021), Data Science: Grundlagen, Methoden und Modelle der Statistik, Hanser-Verlag
Galata, Wessler, Scheid, Augustin (2013), Empirische Wirtschaftsforschung: Grundlagen, Methoden, Beispiele, Hanser-Verlag
Weitere Literatur wird gegebenenfalls in der Vorlesung bekannt gegeben

Learning objectives / skills:

Upon completing this module, students will be able to apply fundamental statistical methods and models to practical issues in the field of business and management. They will be able to evaluate the results with respect to the underlying research questions of interest.

Students acquire the ability to discuss relevant problems, particularly during the exercise sessions.

By participating in this module, students recognize the necessity of combining quantitative skills with an understanding of business administration to effectively address applied problems in the field of business economics. Furthermore, they will be able communicate complex statistical relationships in a generally understandable way.

Contents:

Elements of probability theory
Point estimators and their properties
Confidence intervals for different parameters
Construction of a statistical test and various hypotheses tests (t test, chi-squared test)
Linear model (univariate and multivariate)
Forecasting and goodness of model fit

Teaching and learning methods:

Seminar-based teaching
Practical exercises