Stand: WiSe 2023
| Name | Methoden und Modelle der Statistik | |
| Katalog-Nummer | FK 10#QM#3.6 | |
| Zugehörigkeit zu Curriculum |
Bachelor Betriebswirtschaft | 3.6 | 5 Leistungspunkte
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| Modulverantwortung |
Kopf, Julia (Prof. Dr. )
Scheid, Sandro (Dr.)
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| Lehrende |
Augustin, Rita ( )
Scheid, Sandro (Dr.)
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| Prüfung(en) |
Prüfungsform: schrP
Detailangaben:
Hildsmittel: selbst erstellte Formelsammlung DIN A4
Prüfende:
Scheid, Sandro (Dr.)
, Augustin, Rita ( )
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| Lehr- und Lernform(en) |
Vorlesung | 4 SWS | SU - 4 Angebot(e)
Übung | 0 SWS | Ü - wird nicht angeboten
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| Arbeitsaufwand |
Präsenzzeit: 0 Stunden
Selbststudium, Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung: 0 Stunden
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Voraussetzungen
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Verwendbarkeit
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| Inhalt / Lernziele |
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 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 in der Vorlesung bekannt gegeben |
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