Modulkatalog - Abteilung VWL - Universität Mannheim
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Voraussetzungen für die<br />
Vergabe von ECTS-<br />
Punkten und Benotung<br />
• Erkenntnisse aus der Vorlesung auf die Lösung ähnlicher<br />
Fragestellungen transferieren;<br />
• erlernte Lösungskonzepte durch die Bearbeitung abweichender<br />
Problemstellungen erweitern und vertiefen.<br />
Klausur (90 Minuten)<br />
Modulverantwortliche/r Prof. Dr. Paul Gans<br />
Weitere Lehrende keine<br />
Titel des Moduls Statistische Methoden mit R (Statistical Methods with R)<br />
Art und Verwendbarkeit<br />
des Moduls<br />
Dauer des Moduls 1 Semester<br />
ECTS-Punkte 7 ECTS<br />
Wahlveranstaltung im Bachelorstudiengang Volkswirtschaftslehre; ggf.<br />
Wahlveranstaltung in zahlreichen anderen Bachelorstudiengängen der<br />
<strong>Universität</strong> <strong>Mannheim</strong><br />
Lehrmethode Vorlesung (2 SWS) plus Übung (2 SWS)<br />
Arbeitsaufwand Präsenzzeit Vorlesung: 21 Stunden, Präsenzzeit Übung: 21 Stunden, Zeit<br />
für Selbststudium, die Bearbeitung der wöchentlichen Aufgaben,<br />
Klausurvorbereitung und Klausur: 168 Stunden<br />
Turnus des Angebots etwa alle 2 Jahre<br />
Zahl der<br />
Teilnehmer/innen<br />
Unterrichtssprache English on demand<br />
Teilnahmevoraussetzungen<br />
Ziele und Inhalte des<br />
Moduls<br />
abhängig von den Wahlentscheidungen im Spezialisierungsbereich<br />
Statistik I, Statistik II, Grundlagen der Ökonometrie, Kenntnisse einer<br />
statistischen Software<br />
Statistische und ökonometrische Methoden (zusammenfassend „quantitative<br />
Methoden“) zur Analyse ökonomischer Daten sind heute in sehr großer<br />
Anzahl vorhanden. Viele Lehrveranstaltungen beschränken sich dabei auf<br />
die Vertiefung von Methoden eines speziellen Anwendungsfeldes (wie etwa<br />
Zeitreihenanalyse, Nichtparametrische Statistik, Mikroökonometrie, Finanzmarktökonometrie,<br />
Multivariate Statistik).<br />
Ziel dieser Veranstaltung ist es, den Studierenden einen Überblick über<br />
wichtige quantitative Methoden und deren praktische Anwendung zu<br />
geben, ohne sich dabei von Vorneherein auf ein bestimmtes Gebiet zu<br />
beschränken. Die den Verfahren zugrundeliegende mathematischstatistische<br />
Theorie wird nur insoweit behandelt, wie dies für die sachgerechte<br />
Anwendung erforderlich erscheint. Die Studierenden werden<br />
anhand einer Vielzahl konkreter Beispiele (reale Datensätze) die jeweiligen<br />
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