Hochschule München

Lernziele / Kompetenzen:

Nach dem Besuch dieses Moduls sind die Studierenden der Lage grundlegende Methoden und Modelle der Statistik auf praktische betriebswirtschaftliche Fragestellungen anzuwenden. Die Ergebnisse können die Teilnehmer:innen im Sachkontext bewerten.

Die Studierenden erwerben die Fähigkeit sich insbesondere in den Übungseinheiten in kleinen Gruppen über die zu behandelnden Problemstellungen auszutauschen.

Durch den Besuch dieses Moduls erkennen die 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, ML-Schätzer

·        Konfidenzintervalle für verschiedene Schätzer

·        Grundprinzip eines statistischen Tests 

·        Diverse Tests (Gauss-, t-Tests, Chi^2 Tests)

·        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):

ML-Schätzer, Bayes-Schätzer, Lineares Modell

·        Qualitativ-Interpretative Methoden (z.B.: Experteninterview, Umfragen, standardisierte Erhebungen):

Interpretation von Lösungen im Sachkontext, Diskussionen

·        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 in der Vorlesung bekannt gegeben