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Statistik

Modulbezeichnung:
Bezeichnung des Moduls innerhalb des Studiengangs. Sie soll eine präzise und verständliche Überschrift des Modulinhalts darstellen.
Statistik
Modulbezeichnung (engl.): Business Statistics
Studiengang:
Studiengang mit Beginn der Gültigkeit der betreffenden ASPO-Anlage/Studienordnung des Studiengangs, in dem dieses Modul zum Studienprogramm gehört (=Start der ersten Erstsemester-Kohorte, die nach dieser Ordnung studiert).
International Business, Bachelor, ASPO 01.10.2020
Code: IBB-230
SAP-Submodul-Nr.:
Die Prüfungsverwaltung mittels SAP-SLCM vergibt für jede Prüfungsart in einem Modul eine SAP-Submodul-Nr (= P-Nummer). Gleiche Module in unterschiedlichen Studiengängen haben bei gleicher Prüfungsart die gleiche SAP-Submodul-Nr..
P420-0232
SWS/Lehrform:
Die Anzahl der Semesterwochenstunden (SWS) wird als Zusammensetzung von Vorlesungsstunden (V), Übungsstunden (U), Praktikumsstunden (P) oder Projektarbeitsstunden (PA) angegeben. Beispielsweise besteht eine Veranstaltung der Form 2V+2U aus 2 Vorlesungsstunden und 2 Übungsstunden pro Woche.
6VU (6 Semesterwochenstunden)
ECTS-Punkte:
Die Anzahl der Punkte nach ECTS (Leistungspunkte, Kreditpunkte), die dem Studierenden bei erfolgreicher Ableistung des Moduls gutgeschrieben werden. Die ECTS-Punkte entscheiden über die Gewichtung des Fachs bei der Berechnung der Durchschnittsnote im Abschlusszeugnis. Jedem ECTS-Punkt entsprechen 30 studentische Arbeitsstunden (Anwesenheit, Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung, ggfs. Zeit zur Bearbeitung eines Projekts), verteilt über die gesamte Zeit des Semesters (26 Wochen).
5
Studiensemester: 2
Pflichtfach: ja
Arbeitssprache:
Englisch
Prüfungsart:
Klausur

[letzte Änderung 25.11.2019]
Verwendbarkeit / Zuordnung zum Curriculum:
Alle Studienprogramme, die das Modul enthalten mit Jahresangabe der entsprechenden Studienordnung / ASPO-Anlage.

IBB-230 (P420-0232) International Business, Bachelor, ASPO 01.10.2020 , 2. Semester, Pflichtfach
Arbeitsaufwand:
Der Arbeitsaufwand des Studierenden, der für das erfolgreiche Absolvieren eines Moduls notwendig ist, ergibt sich aus den ECTS-Punkten. Jeder ECTS-Punkt steht in der Regel für 30 Arbeitsstunden. Die Arbeitsstunden umfassen Präsenzzeit (in den Vorlesungswochen), Vor- und Nachbereitung der Vorlesung, ggfs. Abfassung einer Projektarbeit und die Vorbereitung auf die Prüfung.

Die ECTS beziehen sich auf die gesamte formale Semesterdauer (01.04.-30.09. im Sommersemester, 01.10.-31.03. im Wintersemester).
Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 90 Veranstaltungsstunden (= 67.5 Zeitstunden). Der Gesamtumfang des Moduls beträgt bei 5 Creditpoints 150 Stunden (30 Std/ECTS). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 82.5 Stunden zur Verfügung.
Empfohlene Voraussetzungen (Module):
IBB-140 Mathematik


[letzte Änderung 04.02.2020]
Als Vorkenntnis empfohlen für Module:
IBB-340 Mikroökonomie


[letzte Änderung 04.02.2020]
Modulverantwortung:
Prof. Dr. Teresa Melo
Dozent/innen: Prof. Dr. Teresa Melo

[letzte Änderung 25.11.2019]
Lernziele:
        Grundlegende Kenntnisse der univariaten und bivariaten Datenanalyse.
•        Verständnis zur Wichtigkeit der Datenanalyse im Wirtschaftskontext.
•        Beherrschung von Methoden zur Bewertung von wirtschaftlichen Grunddaten einer Branche bzw. einer Volkswirtschaft.
•        Allgemeines Grundverständnis der Wahrscheinlichkeitsrechnung und deren Anwendung im wirtschaftswissenschaftlichen Kontext.
•        Erwerb eines Instrumentariums zur quantitativen Analyse unter Unsicherheit.
•        Statistische Schätz- und Testmethoden; Anwendung geeigneter Verfahren.
•        Umgang mit Statistiksoftware zur Datenanalyse.
 
 
[OE+1+0+0+0+0+0=1]


[letzte Änderung 25.11.2019]
Inhalt:
Deskriptive Statistik:
•        Klassifizierung von Merkmalen
•        Häufigkeitstabellen für klassierte und nicht klassierte Daten
•        Darstellung univariater Datensätze
•        Beschreibung univariater Datensätze mit Hilfe von Lage-, Streuungs- und Konzentrationsmaßen
•        Bivariate Datenanalyse: Darstellung von Datensätzen und Untersuchung des Zusammenhangs statistischer Merkmale (Kontingenz, Korrelation, Rangkorrelation)
•        Lineare Regression
•        Statistiksoftware (z.B. SPSS)
Wahrscheinlichkeitsrechnung:
•        Kombinatorik
•        Grundzüge der Mengenlehre
•        Wahrscheinlichkeitsbegriffe: Laplace-Wahrscheinlichkeit , statistische Wahrscheinlichkeit, Wahrscheinlichkeit nach Kolmogorov
•        Elementare Rechenregeln, Satz der totalen Wahrscheinlichkeit, Satz von Bayes
•        Diskrete und stetige Zufallsvariablen
•        Spezielle Verteilungsmodelle (u.a. Binomial- und Normalverteilung)
Schließende Statistik:
•        Schätzung von Parametern (Punkt- und Intervallschätzung)
•        Prüfen statistischer Hypothesen (bspw. auf Erwartungswert und Varianz)
•        Test auf Gleichheit der Lageparameter mehrerer Verteilungen
•        Nichtparametrische Verfahren: Anpassungs-, Unabhängigkeits- und Homogenitätstests


[letzte Änderung 25.11.2019]
Weitere Lehrmethoden und Medien:
Vortrag und Diskussion in der Großgruppe, unterstützt durch Folien (Beamer) und Tafel (Theorie und Vorrechnen exemplarischer Beispiele).
Die Vorlesung wird durch Übungen und Tutorien ergänzt. Um eigenständiges Arbeiten zu unterstützen, wird eine Vielzahl von Übungsblättern bereitgestellt, deren thematische Breite das weite Einsatzspektrum der behandelten Methoden zeigt. Anschließend werden die Lösungen der Aufgaben mit den Studierenden besprochen.
Sowohl das Vorlesungsskript als auch die Übungsblätter stehen den Studierenden in elektronischer Form zur Verfügung.


[letzte Änderung 25.11.2019]
Literatur:
Bamberg, Baur, Krapp: Statistik, 14. korr. Auflage, Oldenbourg, 2008
Bamberg, Baur, Krapp: Statistik - Arbeitsbuch, 8. überarb. Auflage, Oldenbourg, München, 2008
Caputo, Fahrmeir, Künstler, Lang, Pigeot-Kübler, Tutz: Arbeitsbuch Statistik, 5. Auflage, Springer, Berlin, 2009
Fahrmeir, Künstler, Pigeot, Tutz: Statistik: Der Weg zur Datenanalyse, 6. überarbeitete Auflage, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 2007
Mosler, Schmid: Beschreibende Statistik und Wirtschaftsstatistik, 3. Auflage, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 2006
Mosler, Schmid: Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik, 2. Auflage, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 2006
Schira: Statistische Methoden der VWL und BWL: Theorie und Praxis, 3., aktualisierte Auflage, Pearson Studium, 2009
Schwarze: Grundlagen der Statistik, Band 1, 11. vollständig über. Auflage, Reihe: NWB Studium Betriebswirtschaft, nwb Verlag, 2009
Schwarze: Grundlagen der Statistik, Band 2: Wahrscheinlichkeitsrechnung und induktive Statistik, 9. vollständig über. Auflage, Reihe: NWB Studium Betriebswirtschaft, nwb Verlag, 2009
Toutenburg, Heumann: Arbeitsbuch zur deskriptiven und induktiven Statistik, 2. Auflage, Springer, 2009
Toutenburg, Heumann: Deskriptive Statistik: Eine Einführung in Methoden und Anwendungen mit R und SPSS, 6. Auflage, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 2008
Toutenburg, Heumann: Induktive Statistik: Eine Einführung mit R und SPSS, 4. überab. und erw. Auflage, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 2008
Englische Literatur:
Aczel: Complete Business Statistics, McGraw Hill, 2006
Bowerman, O´Connell, Hand: Business Statistics in Practice, McGraw-Hill Education, 2007
Dretzke: Statistics with Microsoft Excel, 4th edition, Pearson, 2009
Downing, Clark: Business Statistics: Application of statistical methods to business situations, 5th edition, Barron’s Educational Series, 2010
Field: Discovering Statistics using SPSS, 3rd edition, SAGE Publications, 2009


[letzte Änderung 25.11.2019]
 
[Sat May  4 20:57:28 CEST 2024, CKEY=isf, BKEY=ibw4, CID=IBB-230, LANGUAGE=en, DATE=04.05.2024]