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Veranstaltung

Einführung in statistisch-prädiktive Methoden in R

  • Funktionen:

Grunddaten

Veranstaltungsart Seminar SWS 2.00
Veranstaltungsnummer 59809 Semester SS 2023
Sprache Deutsch Studienjahr
Hyperlink Stud.IP Lehrveranstaltung nicht mit Stud.IP synchronisiert

Belegung über StudIP

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Module

3700200 Angewandte Datenanalyse

Termine Gruppe: [unbenannt] iCalendar Export für Outlook

  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
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Do. 15:15 bis 16:45 Einzel am 06.04.2023 Ulmenstr. 69 - R 227, PC-Pool, Ulmenstr. 69, Haus 1 Raumplan Vanella findet statt    
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Do. 15:15 bis 16:45 Einzel am 13.04.2023 Ulmenstr. 69 - R 227, PC-Pool, Ulmenstr. 69, Haus 1 Raumplan Vanella findet statt    
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Do. 15:15 bis 16:45 woch 13.04.2023 bis 07.07.2023    Vanella findet statt Online  
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Do. 15:00 bis 18:00 Einzel am 13.07.2023 Ulmenstr. 69 - R 227, PC-Pool, Ulmenstr. 69, Haus 1 Raumplan Vanella findet statt    
Gruppe [unbenannt]:
 

Verantwortliche Personen

Verantwortliche Personen Zuständigkeit
Prof. Dr. rer. soc. habil. Gabriele Doblhammer verantwortlich
Dr. rer. pol. Patrizio Vanella verantwortlich

Studiengänge

Studiengang/Abschluss/Prüfungsversion Semester Teilnahmeart
Sozialwissenschaften, Bachelor (2018) 2. - 4. Semester wahlobligatorisch
Soziologie, Bachelor (Erstfach, 2020) 2. - 4. Semester wahlobligatorisch

Zuordnung zu Einrichtungen

Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Fakultät (WSF)

Inhalt

Lerninhalte

Die Studierenden werden im Rahmen dieses Kurses nach einer kurzen Wiederholung notwendiger mathematischer und statistischer Konzepte mit ökonometrischen Ansätzen zur Quantifizierung von Assoziationen zwischen Variablensets vertraut gemacht. Dabei lernen die Kursteilnehmer, wie Unsicherheit und Risiko statistisch quantifiziert werden können. Auf diesen Grundlagen lernen die Studierenden Zeitreihenmodelle kennen, die die Grundlage zur Konstruktion von Prognosemodellen darstellen. Auf dieser Basis lernen die Studierenden, univariate Prognosemodelle zu konstruieren und Prädiktionen und Prognoseintervalle zu berechnen. Der Fokus der Betrachtung liegt dabei auf demografischen Fragestellungen.

Die Studierenden lernen schließlich die Grundzüge der Bevölkerungsprognose kennen.

Die Anwendungen werden theoretisch erlernt und mit der Statistiksoftware R praktisch umgesetzt.

 

Empfohlene Grundkenntnisse

Es wird empfohlen, Grundkenntnisse aus den Lehrveranstaltungen „Mathematische Grundlagen“ und „Statistische Modelle“ mitzubringen. Kenntnisse aus den Modulen „Empirische Wirtschaftsforschung“ und „Einführung in die Demographie“ sind von Vorteil.

 

Prüfungsform

Es ist eine kurze individuelle Hausarbeit (10-20 Seiten) zu erstellen, bei der ein selbstgewähltes methodisches Problem aus dem Bereich der prädiktiven Methoden beleuchtet wird. Die Arbeit ist im Rahmen einer Abschlussveranstaltung im Rahmen eines Vortrages vorzustellen. So wird die eigenständige wissenschaftliche Arbeit und die Vorstellung eigener Forschungsleistungen trainiert.

 

 

 

Strukturbaum

Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SS 2023 , Aktuelles Semester: Sommer 2024