I989 – Quantitative Verfahren
Modul
Quantitative Verfahren
Quantitative Methods |
Modulnummer
I989
Version: 2 |
Fakultät
Informatik/Mathematik
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Niveau
Bachelor
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Dauer
1 Semester
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Turnus
Sommersemester
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Modulverantwortliche/-r
Prof. Dr. rer. nat. Andreas Harry Löpker |
Dozent/-in(nen)
Prof. Dr. rer. nat. Andreas Harry Löpker |
Lehrsprache(n)
Deutsch |
ECTS-Credits
5.00 Credits |
Workload
150 Stunden |
Lehrveranstaltungen
4.00 SWS (2.00 SWS Vorlesung | 2.00 SWS Übung) |
Selbststudienzeit
90.00 Stunden |
Prüfungsvorleistung(en)
Keine
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Prüfungsleistung(en)
Schriftliche Prüfungsleistung |
Lehrform
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. |
Medienform
Keine Angabe
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Lehrinhalte/Gliederung
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Qualifikationsziele
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. |
Sozial- und Selbstkompetenzen
Statistische Analyseverfahren (Quantitative Methoden) finden in nahezu allen Teilgebieten der Betriebswirtschaft Anwendungsmöglichkeiten, insbesondere in den Richtungen Finanzmärkte, Banken und Versicherungen sowie Marketing.
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Besondere Zulassungsvoraussetzung
Keine Angabe
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Empfohlene Voraussetzungen
Wirtschaftsmathematik, Statistik |
Fortsetzungsmöglichkeiten
Keine Angabe
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Literatur
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 |
Aktuelle Lehrressourcen
Skript zur Lehrveranstaltung (Formelsammlung; Übungsaufgaben, Praktikumsaufgaben, SPSS - Lehrmaterial) |
Hinweise
Das Internet bietet zahlreiche interessante Möglichkeiten
ergänzender Studien, z.B. für die Erarbeitung praktischer
Anwendungsbeispiele
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Link zu Kurs/Lernressourcen im OPAL
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