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I989 – Quantitative Verfahren
Quantitative Methods
Version: 2
Prof. Dr. rer. nat. Andreas Harry Löpker
andreas.loepker(at)htw-dresden.de
Prof. Dr. rer. nat. Andreas Harry Löpker
andreas.loepker(at)htw-dresden.de
Deutsch
5.00 Credits
150 Stunden
4.00 SWS (2.00 SWS Vorlesung | 2.00 SWS Übung)
90.00 Stunden
Schriftliche Prüfungsleistung
Prüfungsdauer: 120 min | Wichtung: 100 %
Vorlesungen vermitteln Theorie, praktischen Hintergrund, Formeln und Beispiele, in einem Übungsanteil erfolgt die Lösung von Aufgaben zur Vertiefung des Stoffes und die Diskussion von Fragen zur Vorlesung und zum Selbststudium. Das Anliegen des Selbststudiums für die Lehrveranstaltungen besteht insbesondere darin, mit zusätzlichen Übungen und der Erarbeitung von Beispielen den Lehrstoff zu vertiefen. Wesentlicher Bestandteil der Lehrveranstaltung ist eine Anleitung zur Nutzung der bei der Lösung praktischer Aufgaben erforderlichen Statistik-Software (SPSS) im Rahmen eines Computerpraktikums.
- Grundlagen mehrdimensionaler Datenanalyse
- Regressionsanalyse
- Varianzanalyse
- Diskriminanzanalyse
- Faktorenanalyse
- Clusteranalyse
- Graphische Verfahren zur Darstellung multivariater Daten
- Stichprobentheorie
Die Lehrveranstaltungen dienen der Vertiefung und Erweiterung von Grundlagen der Statistik durch Analyseverfahren für mehrdimensionale Daten, die vielseitige Anwendungen in der Wirtschaft finden. Mehrere Merkmale interessierender Untersuchungsobjekte (z. B. aus den Bereichen Wirtschafts-, Sozial-, Ingenieurwissenschaften, Informatik) werden erfasst und hinsichtlich der Entdeckung sowie Überprüfung von Zusammenhängen mit Hilfe ausgewählter Methoden analysiert und praxisorientiert unter Nutzung der Statistik -Software SPSS ausgewertet.
Statistische Analyseverfahren (Quantitative Methoden) finden in nahezu allen Teilgebieten der Betriebswirtschaft Anwendungsmöglichkeiten, insbesondere in den Richtungen Finanzmärkte, Banken und Versicherungen sowie Marketing.
Wirtschaftsmathematik, Statistik
BACKHAUS, K.; ERICHSON, B.; PLINKE. W. u.a. Multivariate Analysemethoden; Springer Verlag, Berlin
BORTZ, J. Statistik für Sozialwissenschaftler; Springer Verlag, Berlin
SACHS, L. Angewandte Statistik; Springer Verlag, Berlin
STORM, R. Wahrscheinlichkeitsrechnung, mathematische Statistik und statistische Qualitätskontrolle; Fachbuchverlag, Leipzig
HARTUNG, J.; ELPELT, B. Multivariate Statistik; Oldenbourg Verlag, München, Wien
WEBER, E. Grundriß der biologischen Statistik; G. Fischer Verlag, Jena
FAHRMEIR, L.; HAMERLE, A.; TUTZ, G. Multivariate statistische Verfahren; W. de Gruyter Verlag, Berlin, New York
FAHRMEIR, L.; TUTZ, G. Multivariate Statistical Modelling Based on Generalized Linear Models; Springer Verlag, Berlin
Skript zur Lehrveranstaltung (Formelsammlung; Übungsaufgaben, Praktikumsaufgaben, SPSS - Lehrmaterial)
Das Internet bietet zahlreiche interessante Möglichkeiten ergänzender Studien, z.B. für die Erarbeitung praktischer Anwendungsbeispiele