4306564: Statistics

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Semester:SS 17
Type:Module
Language:German
ECTS-Credits:6.0
Scheduled in semester:2
Semester Hours per Week / Contact Hours:60.0 L / 45.0 h
Self-directed study time:135.0 h

Module coordination/Lecturers

Curricula

Bachelor's degree programme in Business Administration (01.09.2012)

Description

Beschreibende Statistik mit Kennzahlen (Lagemasse, Streuungsmasse, Zusammenhangsmasse) und graphischen Darstellungen (Stamm-Blatt-, Stab-, Balken-, Streudiagramme, Histogramme, Box-Plot) für uni- und bivariate Daten und einfache lineare Regression (Prinzip der kleinsten Quadrate, ANOVA-Tabelle, R^2-Koeffizient, Standardfehler der Residuen, Tukey-Anscombe-Plot)
Wahrscheinlichkeitsrechnung (Definition eines Wahrscheinlichkeitsraumes, Additionssätze, Laplace-Modelle, Kombinatorik, Pfadregeln, Satz von Bayes, Zufallsvariablen und ihre Verteilungen, Lage- und Streuungsmasse sowie Schiefe und Kurtosis, Rechenregeln für Erwartungswert und Varianz, Binomial-, Normal-, t-, Chi-Quadrat-, F-Verteilung, Grenzwertsätze)
Schliessende Statistik (Grundlagen des Testens von Hypothesen mit Hypothesen, Fehler 1. Art, Fehler 2. Art, Teststatistik, Entscheidungsregel, p-Wert, Anwendungen zu Binomial-, t- und F-Tests, Punkt- und Intervallschätzungen für Mittelwerte und Wahrscheinlichkeiten)

Qualifications

    • kennen die zentralen statistischen Techniken, welche in vielen wirtschaftlichen Anwendungen eingesetzt werden.
    • verstehen die Bedeutung statistischer Fachbegriffe.
    • können die behandelten Konzepte zielgerichtet anwenden, die so gewonnenen Resultate im Kontext deuten und statistische Aussagen korrekt formulieren.
    • setzen einfache Grundbefehle der Software R ein, um Daten graphisch und numerisch zu analysieren.
    • üben, Lern- und Arbeitstechniken auf abstrakte Inhalte anzuwenden, so dass sie an die selbstständige Erarbeitung von Wissen aus wissenschaftlichen Publikationen herangeführt werden.
    • analysieren Daten, um wirtschaftlich relevante Entscheidungen zu begründen.
    • können wirtschaftliche Situationen mit Hilfe wahrscheinlichkeitstheoretischer Methoden analysieren.
    • können die Aussagekraft statistischer, wahrscheinlichkeitstheoretischer Resultate im Zusammenhang mit der Planung wirtschaftlicher Tätigkeiten kritisch prüfen.
    • argumentieren in ihren Aussagen präzise und rational.
    • bauen Fähigkeiten auf, in einem wissenschaftlichen Umfeld rational zu argumentieren.
    • können die Relevanz statistischer Ergebnisse kritisch hinterfragen.
    • beurteilen Argumente kritisch in Bezug auf deren Stichhaltigkeit.
    • ordnen die (Un-) Sicherheiten statistischer Aussagen korrekt ein.
    • arbeiten zum Beispiel beim Lösen von Hausaufgaben oder bei der Vorbereitung auf die Modulschlussprüfung zusammen.
    • formulieren die Erkenntnisse aus der Analyse empirischer Daten mit dem bereitgestellten Fachvokabular, um den Grad der (Un-) Sicherheit der Schlussfolgerung korrekt widerzugeben.
    • sind in der Lage, in einem wissenschaftlichen Umfeld rational und kontrovers zu argumentieren, sowie verschiedene Perspektiven zu beziehen.
  • verinnerlichen den Einsatz üblicher Lern- und Arbeitstechniken auf abstrakte Inhalte, um sich Wissen selbstständig zu erarbeiten.

Admission Requirements

Elementare Algebra (Terme, (Systeme von) Gleichungen und Ungleichungen, Funktionen),
Differentialrechnung, Elementargeometrie (Satz von Pythagoras, trigonometrische Grundfunktionen, Sinus- und Cosinussatz), Vektorgeometrie (Linearkombinationen, Skalarprodukt, Darstellungen von Geraden und Ebenen)