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Analyse multivariater Daten

Informationen

Allgemeine Informationen

Neben der Wiederholung notwendiger Grundlagen der Mathematik und Statistik gibt die Vorlesung eine breite Einführung in Schätz- und Testverfahren, die Korrelationsanalyse, die lineare Regressionsanalyse sowie die Varianz-, Faktor-, und Clusteranalyse. Alle Themen stellen zentrale Werkzeuge für das empirische Arbeiten mit multivariaten Daten sowohl in wissenschaftlichem und universitärem Kontext als auch in Anwendungen der Wirtschaft dar. Die Vorlesungsinhalte helfen den Studierenden bei der Anfertigung ihrer Bachelorarbeiten und später bei quantitativen Fragestellungen im beruflichen Umfeld. Sie werden durch zahlreiche Beispiele und den Einsatz von Computerprogrammen zur Datenanalyse illustriert. 

Leistungsüberprüfung:

Die Leistungsüberprüfung erfolgt durch eine mündliche Prüfung.

Teilnahme-Voraussetzungen:

Voraussetzung zur Teilnahme ist das erfolgreiche Absolvieren der Veranstaltungen Statistik A und Statistik B.
Kenntnisse aus der Veranstaltung „Mathematische Methoden“ oder einem mathematischen Vorkurs sind wünschenswert.