| Dozent/in |
Prof. Dr. Lukas D. Schmid |
| Veranstaltungsart |
Vorlesung |
| Code |
FS221209 |
| Semester |
Frühjahrssemester 2022 |
| Durchführender Fachbereich |
Wirtschaftswissenschaften |
| Studienstufe |
Bachelor |
| Termin/e |
Do, 03.03.2022, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 10
Do, 10.03.2022, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 10
Do, 17.03.2022, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 10
Do, 24.03.2022, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 10
Do, 31.03.2022, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 10
Do, 07.04.2022, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 10
Do, 14.04.2022, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 10
Do, 28.04.2022, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 10
Do, 05.05.2022, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 10
Do, 12.05.2022, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 10
Do, 19.05.2022, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 10
Do, 02.06.2022, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 1
Fr, 24.06.2022, 10:15 - 11:45 Uhr, HS 9 (Prüfung)
Fr, 24.06.2022, 10:15 - 11:45 Uhr, HS 10 (Prüfung) |
| Umfang |
2 Semesterwochenstunden |
| Turnus |
wöchentlich |
| Inhalt |
Die Veranstaltung behandelt die Grundlagen und praktische Anwendung der wichtigsten statistischen Verfahren: Datenvisualisierung, Wahrscheinlichkeitsrechnung, grafische Darstellung von Verteilungen, statistische Kennwerte, Schätzung und Konfidenzintervalle, Hypothesentests. In den Übungen werden wir die gelernten Konzepte anhand von zahlreichen Praxisbeispielen umsetzen. |
| Lernziele |
1) Die Studierenden kennen die zentralen Konzepte der deskriptiven und induktiven Statistik.
2) Die Studierenden können die besprochenen Konzepte anwenden, um wissenschaftliche Studien zu beurteilen.
3) Die Studierenden können das gelernte Wissen nutzen, um selbständig wissenschaftliche Fragen zu untersuchen. |
| Voraussetzungen |
Keine. Neugierde und Durchhaltewillen sind sowohl notwendig wie auch hilfreich. |
| Sprache |
Deutsch |
| Anmeldung |
Für den Besuch der Lehrveranstaltung / Übung wird die Einschreibung über die E-Learning-Plattform OLAT vorausgesetzt. Die Einschreibung ist vom 7.2. bis 4.3.2022 möglich. Die Studierenden sind selbst dafür verantwortlich, die Anrechenbarkeit der Lehrveranstaltung an ihren Studiengang zu überprüfen.
Direktlink zum OLAT-Kurs:
https://lms.uzh.ch/url/RepositoryEntry/17168236787 |
| Prüfung |
***WICHTIG*** Um Credits zu erwerben, resp. an der Prüfung teilzunehmen, ist eine Anmeldung über das Uni Portal innerhalb der Prüfungsanmeldefrist ZWINGEND ERFORDERLICH. Weitere Informationen zur Anmeldung: www.unilu.ch/wf/pruefungen |
| Abschlussform / Credits |
Benotete Prüfung / 3 Credits (für Modul Vorlesung Statistik)
Benotete Prüfung / 6 Credits (für Modul Statistik)
Benotete Prüfung / 6 Credits (für Modul Statistik (Vorlesung und Übung))
Benotete Prüfung / 3 Credits (für Modul Weitere Studienleistungen im Modul Forschungsinstrumente - doing research )
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| Hinweise |
Für Veranstaltungen, die aus Vorlesungen und Übungen bestehen, werden 6 Credits vergeben. Credits erhalten kann nur, wer die Vorlesungsprüfung erfolgreich absolviert hat. Je nach Studiengang werden die Credits unterschiedlich verbucht. Für Studierende der Wirtschaftswissenschaften werden die total 6 Credits auf das Modul «Vorlesung + Übung» gebucht. Für Studierende der Politischen Ökonomie und der KSF (z. B. PPE) werden 3 Credits auf das Modul «Vorlesung» und 3 Credits auf das Modul «Übung» gebucht. |
| Hörer-/innen |
Ja |
| Kontakt |
valentina.sontheim@unilu.ch |
| Literatur |
David Diez, Christopher Barr und Mine Çetinkaya-Rundel (2019). OpenIntro
Statistics, Fourth Edition, Creative Commons license. Das Buch kann hier gratis als pdf heruntergeladen oder als gedrucktes Exemplar bestellt werden: https://www.openintro.org/book/os/
Bitte beachten Sie, dass die Lieferung der gedruckten Version bis zu 30 Tagen dauern kann.
Ausserdem empfehlen wir Ihnen das Buch «R for Everyone» von Jared Lander, das verschiedene in der Vorlesung und in den Übungen besprochene Themen im Statistikpaket R anwenderfreundlich beschreibt:
Jared Lander (2013). R for Everyone. Boston: Addison Wesley.
Dieses Buch ist im Studiladen zum Spezialpreis erhältlich. |