Modulkatalog - Abteilung VWL - Universität Mannheim

Arbeitsaufwand Präsenzzeit Vorlesung: 42 Stunden, Präsenzzeit Übung: 21 Stunden, Zeit
für Selbststudium, die die Bearbeitung der Aufgaben, Klausurvorbereitung
und Klausur: 267 Stunden
Turnus des Angebots jedes Herbstsemester
Zahl der
Teilnehmer/innen
Unterrichtssprache Deutsch
Teilnahmevoraussetzungen
Ziele und Inhalte des
Moduls
Erwartete Kompetenzen
nach Abschluss des
Moduls
Voraussetzungen für die
Vergabe von ECTS-
Punkten und Benotung
abhängig von den Wahlentscheidungen im Spezialisierungsbereich
Statistik I und II
Modulverantwortliche/r Dr. Ingo Steinke
Weitere Lehrende keine
Im Zentrum der Vorlesung steht die Schätzung von Funktionen, die im
statistischen Kontext eine Rolle spielen. Besonderes Augenmerk wird
dabei auf die Schätzung der Dichtefunktionen stetig verteilter
Zufallsvariablen und der Regressionsfunktion in einem nichtparametrischen
Regressionsmodell gelegt; es wird aber auch die Verteilungsfunktion und
die Varianzfunktion geschätzt. Als wichtige Beispiele für semiparametrische
Modelle werden das Single-Index- und das Discrete-Choice-Modell
behandelt. Gängige Funktions-Schätzverfahren werden in der jeweiligen
Situation angewandt. Neben der Motivation der verschiedenen Schätzer
werden auch ihre theoretischen Eigenschaften untersucht. Wichtige
Aussagen und Verfahren der asymptotischen Statistik werden besprochen.
Im Rahmen der Vorlesung und in der begleitenden Übung wird von der
Programmiersprache R Gebrauch gemacht wird. Eine kurze Einführung in
R wird im Rahmen der Lehrveranstaltung gegeben.
Die Studierenden können asymptotische Verteilungsaussagen
interpretieren und modifizieren. Sie können einfache Rechnungen mit
bedingten Erwartungswerten vornehmen. Die Studierenden kennen
wichtige Verfahren der nichtparametrischen Statistik und einige Verfahren
der semiparametrischen Statistik. Sie sind in der Lage, theoretische
Ergebnisse der nichtparametrischen Statistik zu interpretieren und
anzuwenden. Die Studierenden können das Ergebnis statistischer
Methoden interpretieren und bewerten. Sie beherrschen die
Grundfunktionalität des Statistikprogramms R und können es benutzen, um
nichtparametrische und semiparametrische Schätzer zu berechnen und
grafisch zu veranschaulichen. Sie können eigenständig Programme in R
schreiben und sind im Umgang mit Zusatzpaketen vertraut. Die
Studierenden können mit R Simulationen durchführen, mit denen sie
theoretische Eigenschaften von Schätzern untersuchen bzw. überprüfen
können.
Hausaufgaben (20%), Klausur im Umfang von 135 Minuten (80%)
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