Hochschule München

Lernziele / Kompetenzen:

Die Studierenden sind nach dem Besuch dieses Moduls in der Lage, fortgeschrittene Methoden aus dem Gebiet der multivariaten Verfahren auf praktische Fragestellungen anzuwenden, die Ergebnisse in Bezug auf konkrete Anwendungsfälle zu interpretieren und mögliche Handlungsanweisungen daraus abzuleiten. Die Problemstellungen werden in integrierten Übungssequenzen mit der Statistik-Software R vorgeführt und eingeübt.

Des Weiteren widmen sich die Teilnehmer:innen in kleineren Gruppen den Problemstellungen mit betriebswirtschaftlichem Bezug, setzen sich mit den statistischen Methoden auseinander und präsentieren ihre Ergebnisse. Die Studierenden erkennen durch den Besuch des Moduls, wie vielfältig statistische Modelle in der betriebswirtschaftlichen Praxis eingesetzt werden und wie hilfreich der Einsatz dieser Methoden zur Daten-getriebenen Lösung von Problemen ist.

Inhalte

·        Regressionsmodelle

·        Diskriminanzanalyse

·        Clusterverfahren

·        Ausblick in Verfahren des Maschinellen Lernens

Eingesetzte Methoden der Betriebswirtschaftslehre:

·        Modelle und Methoden der Analyse (Forschungs- und Analysemodelle):

Modellierung von Problemstellungen mithilfe statistischer Modelle

·        Quantitativ-Empirische Methoden (Vergleichende – statistische, mathematische Methode, Datenanalysen):

Fortgeschrittene multivariate Methoden, KQ-Methode, ML-Methode

·        Qualitativ-interpretative Methoden (Experteninterview, Umfragen, standardisierte Erhebungen):

Diskussion, Interpretation und Präsentation von Ergebnissen multivariater statistischer Verfahren in der betriebswirtschaftlichen Praxis

Lehr-und Lernmethoden:

·        Seminaristischer Unterricht

·        Selbstgesteuertes Lernen

·        Kommunikation von Ergebnissen

·        Gruppenarbeit anhand von Praxisbeispielen

Literatur

·        Galata, Wessler, Augustin, Scheid (2013), Empirische Wirtschaftsforschung, Hanser

·        Weitere Literatur wird in der Veranstaltung bekannt gegeben