Masterprogramm: General Management - IUBH
Masterprogramm: General Management - IUBH Masterprogramm: General Management - IUBH
Problemstellungen einzusetzen � Erwerb der Fähigkeit, statistische Problemstellungen unter Verwendung statistischer Software-Pakete zu lösen Lehrmethoden: Die Kursunterlagen (Studienhefte, Video-Vorlesungen, Online-Tutorien, Übungen) sind dermassen strukturiert, dass Studierende sie in freier Ortswahl und zeitlich unabhängig bearbeiten können. Ergänzt werden die Kursunterlagen durch Tutorien. Inhalt des Kurses: 1.Daten und Statistik 1.1 Anwendung statistischer Verfahren im Rahmen betriebswirtschaftlicher Problemstellungen 1.2 Vorgehensweise in Wissenschaft und Praxis 1.3 Statistische Software-Pakete und ihre (Fehl-)Anwendungen 2. Wahrscheinlichkeitsverteilungen und ihre Maße 2.1 Der Mittelwert als Lagemaß einer statistischen Verteilung 2.2 Streuungsmaße statistischer Verteilungen 2.3. Zufallsvariable 2.4 Normalverteilung 3. Punkt- und Intervallschätzungen 3.1 Punktschätzung des Mittelwerts 3.2 Intervallschätzung für den Mittelwert 3.3 Bestimmung der Stichprobengröße 4. Hypothesentests über Mittelwerte einer Stichprobe 4.1 Nullhypothesen und Alternativhypothesen 4.2 Hypothesentests zum Mittelwert bei bekannter Varianz der Grundgesamtheit 4.3 Hypothesentests zum Mittelwert bei unbekannter Varianz der Grundgesamtheit 14 / 174
4.4 Fehler erster und zweiter Art 5. Auswertung von zweidimensionalen Daten 5.1 Kovarianz 5.2 Pearsons Korrelationskoeffizient 6. Das einfache Regressionsmodell 6.1 Modellbildung 6.2 Einfaches Regressionsmodell 6.3 Güte der Regressionsgeraden 7. Multiple Lineare Regression 7.1 Multiple Regression 7.2 Voraussetzungen für die Anwendbarkeit des multiplen Regressionsmodells 8. Regression mit kategorischen Variablen 8.1. Kodierung von kategorialen Variablen 8.2 Logistisches Regressionsmodell Literatur: � von Auer, Ludwig (2007), Ökonometrie: Eine Einführung, , Springer, Berlin, 4. Auflage � Backhaus, K; Erichson, B; Plinke, W.; Weiber, R. (2010), Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung, Springer, 13. Auflage � Chiang, A.C.: Fundamental Methods of Mathematical Economics, McGraw-Hill 2004, 4th edition, ISBN-13: 978-0071238236. � Kleinbaum, D.G; Klein, M.: Statistics for Biology and Health – Logistic Regression, Springer 2002, 2nd edition 15 / 174
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4.4 Fehler erster und zweiter Art<br />
5. Auswertung von zweidimensionalen Daten<br />
5.1 Kovarianz<br />
5.2 Pearsons Korrelationskoeffizient<br />
6. Das einfache Regressionsmodell<br />
6.1 Modellbildung<br />
6.2 Einfaches Regressionsmodell<br />
6.3 Güte der Regressionsgeraden<br />
7. Multiple Lineare Regression<br />
7.1 Multiple Regression<br />
7.2 Voraussetzungen für die Anwendbarkeit des multiplen Regressionsmodells<br />
8. Regression mit kategorischen Variablen<br />
8.1. Kodierung von kategorialen Variablen<br />
8.2 Logistisches Regressionsmodell<br />
Literatur:<br />
� von Auer, Ludwig (2007), Ökonometrie: Eine Einführung, , Springer, Berlin, 4. Auflage<br />
� Backhaus, K; Erichson, B; Plinke, W.; Weiber, R. (2010), Multivariate Analysemethoden:<br />
Eine anwendungsorientierte Einführung, Springer, 13. Auflage<br />
� Chiang, A.C.: Fundamental Methods of Mathematical Economics, McGraw-Hill 2004, 4th<br />
edition, ISBN-13: 978-0071238236.<br />
� Kleinbaum, D.G; Klein, M.: Statistics for Biology and Health – Logistic Regression,<br />
Springer 2002, 2nd edition<br />
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