Hochschule München

HM Business School (FK 10)

Modulbeschreibung

Stand: SoSe 2025

Name Methoden und Modelle der Statistik
Katalog-Nummer FK 10#QM#3.6
Zugehörigkeit zu Curriculum
Bachelor Betriebswirtschaft | 3.6 | 5 Leistungspunkte
Modulverantwortung
Kopf, Julia (Prof. Dr. )
Scheid, Sandro (Dr.)
Lehrende
Kopf, Julia (Prof. Dr. )
Scheid, Sandro (Dr.)
Prüfung(en)
Prüfungsform: schrP
Detailangaben: SafeExamBrowser Prüfung
Hildsmittel: selbst erstellte Formelsammlung DIN A4
Prüfende: Kopf, Julia (Prof. Dr. ) , Scheid, Sandro (Dr.)
Lehr- und Lernform(en)
Vorlesung | 4 SWS | SU - 1 Angebot(e)
Übung | 0 SWS | Ü - 4 Angebot(e)
Arbeitsaufwand
Präsenzzeit: 0 Stunden
Selbststudium, Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung: 0 Stunden
Voraussetzungen
Verwendbarkeit
Inhalt / Lernziele 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
English Version
Name Methoden und Modelle der Statistik
Katalog-Nummer FK 10#QM#3.6
Zugehörigkeit zu Curriculum
Bachelor Betriebswirtschaft | 3.6 | 5 Leistungspunkte
Modulverantwortung
Kopf, Julia (Prof. Dr. )
Scheid, Sandro (Dr.)
Lehrende
Kopf, Julia (Prof. Dr. )
Scheid, Sandro (Dr.)
Prüfung(en)
Prüfungsform: schrP
Detailangaben: SafeExamBrowser Prüfung
Hildsmittel: selbst erstellte Formelsammlung DIN A4
Prüfende: Kopf, Julia (Prof. Dr. ) , Scheid, Sandro (Dr.)
Lehr- und Lernform(en)
Vorlesung | 4 SWS | SU - 1 Angebot(e)
Übung | 0 SWS | Ü - 4 Angebot(e)
Arbeitsaufwand
Präsenzzeit: 0 Stunden
Selbststudium, Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung: 0 Stunden
Voraussetzungen
Verwendbarkeit
Inhalt / Lernziele 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