LMU Statistik I für Studierende der Wirtschaftswissenschaften
Der Podcast wird im Rahmen der Vorlesung "Statistik I für Studierende der Wirtschaftswissenschaften" erstellt. Sie ist Teil eines zweisemestrigen Grundkurses in Statistik. In Statistik I wird die deskriptive Statistik behandelt, also die Beschreibung und Darstellung von Daten mit Kennzahlen und Grafiken. Hierbei wird Wert darauf gelegt, dass, abhängig vom Informationsgehalt der betrachteten statistischen Merkmale (Attribute), die richtigen Maßzahlen und grafischen Darstellungen ausgewählt werden. Die Idee der Regression, eines der am Häufigsten eingesetzten multivariaten Verfahren, soll hier bereits vermittelt und an einfachen Beispielen erläutert werden. Der zweite Teil, Statistik II, behandelt die induktive Statistik, insbesondere Wahrscheinlichkeitsrechnung, Schätzen von Parametern einer Verteilung, Testen von Hypothesen und die lineare Regression. Da das Fach Statistik fächerübergreifende Methoden zur Analyse von Daten entwickelt, eignet sich diese Vorlesung auch als Grundkurs Statistik für Studierende anderer Fachrichtungen. Dieses Angebot kann jederzeit ohne vorherige Ankündigung geändert oder eingestellt werden.
Episodes
April 20, 2019 • 76 mins
In Folge 2 behandelt Dr. Heumann Themen aus dem 2. Kapitel - Häufigkeiten: Demonstration des Programms SAS; Alternativ-Programm "R"; Dateneingabe, Kodierung und Transformation; Programm SPSS; Berechnung von Häufigkeiten; graphische Darstellung von Häufigkeiten; Ordnungsstatistik; empirische Verteilungsfunktion;
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April 20, 2019 • 546 mins
Der Podcast "Einführung in die deskriptive Statistik" richtet sich an Studierende der Wirtschaftswissenschaften in den ersten Semestern.
In Folge 1 behandelt Dr. Heumann das 1. Kapitel - Grundlagen:
Organisatorisches; Datenerhebungs-Beispiele: Anzahl der kardialen Notfälle, Historische Straßenkarte von London; Kurzeinführung und Überblick; Einsatzgebiete; Unterscheidung: Amtliche- und Nichtamtliche-Statistik; Was ist Statistik?; Et...
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April 20, 2019 • 80 mins
Folge 12 enthält die Besprechung der Probeklausur zur Vorlesung Statistik I. Dr. Heumann erklärt den beispielhaften Inhalt der Probeklausur anhand der Aufgaben 1 bis 6 und erteilt zusätzliche Bearbeitungshinweise.
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April 20, 2019 • 72 mins
In Folge 4 wiederholt Dr. Heumann das Thema Varianz des 4. Kapitels der letzten Vorlesung und behandelt Themen aus dem 5. Kapitel. Wdh.: Kapitel 4 - Streuungsmaße: Varianz: Berechnung Varianz aus gruppierten Daten; Standardabweichung; Variationskoeffizient; Kapitel 5 - Konzentrationsmaße: Lorenzkurve; Gini-Koeffizient;
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April 20, 2019 • 74 mins
In Folge 3 behandelt Dr. Heumann zunächst Themen des 3. Kapitels - Lagemaße: Modus, Median, Quantile, Mitteilungen, Box-Plot. Aus Kapitel 4 - Streuungsmaße: Spannweite; Quartilsabstand, Varianz.
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April 20, 2019 • 64 mins
Folge 6 enthält die Fortführung des 6. Kapitels des letzten Vorlesungsmitschnitts: Maßzahlen, wenn beide Merkmale ordinal sind; Konkordanz und Diskordanz; Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman; Korrigierter Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman; Korrelationskoeffizient nach Bravais-Pearson;
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April 20, 2019 • 54 mins
In Folge 11 gibt Dr. Heumann einen Überblick über die Darstellungsmethoden am Fallbeispiel "Pizza-Service". Die Darstellung erfolgt per IBM SPSS und vereinfacht in WordPad.
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April 20, 2019 • 73 mins
In Folge 5 bespricht Dr. Heumann das Thema Zusammenhangsmaße des 6. Kapitels: Zusammenhangsmaße: Motivation; Kontingenztafeln; Gemeinsame Verteilung; Randverteilungen; Bedingte Verteilungen; Pearsons x2-Statistik; Phi-Koeffizient; Kontingenzmaß V von Cramer; Kontingenzkoeffizient C - Alternative zu Cramers V; Odds-Ratio;
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April 20, 2019 • 64 mins
In Folge 8 führt Dr. Heumann das Kapitel 7: Lineare Regression der Vorlesung fort. Zu Beginn werden die Themen des ersten Teils aus Folge 7 wiederholt. Teil 2: Fortführung der Kategorialen Regression, Problematik und Lösungsansatz, Dummy- und Effektkodierung, Beispiel, Modellierung, Berechnung, Interpretation der Ergebnisse, Wdh.: Kleinste-Quadrate- Schätzer: Prinzip und Definition, SPSS-Datensatz: Mietspiegel-Datensatz der Stadt M...
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April 20, 2019 • 69 mins
In Folge 7 beginnt Dr. Heumann das Kapitel 7 der Vorlesung: Lineare Regression. Einleitung: Motivation und Modellierung; Plots und Annahmen; Kleinste-Quadrate-Schätzer; Eigenschaften der Regressionsgeraden; Güte der Anpassung; Kategoriale Regressoren;
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April 20, 2019 • 52 mins
In Folge 9 beginnt Dr. Heumann mit dem 8. Kapitel: Verhältniszahlen und Indizes. Definition Verhältniszahlen; Gliederungs- & Beziehungszahlen; Indexzahlen; Indexzahlen Beispiel; Definition Preisindizes; Preisindex nach Laspeyres; Preisindex nach Paasche; Beispiel Preisindex; Mengenindizes; Umsatzindex; Verknüpfung von Indizes; Matrizensymbolik; Spezielle Probleme: Erweiterung des Warenkorbs (Preisindex nach Laspeyres), Substitution...
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April 20, 2019 • 84 mins
Der Podcast "Einführung in die deskriptive Statistik" richtet sich an Studierende der Wirtschaftswissenschaften in den ersten Semestern.In der dritten Vorlesung des Wintersemesters 2011/12 behandelt Dr. Heumann folgende Themengebiete:
Zusammenhangsmaße, Pearsons x² Statistik, Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman und Bravai's Pearson
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April 20, 2019 • 33 mins
Folge 10 behandelt Dr. Heumann das 9. Kapitel mit dem Titel Zeitreihen. Einleitung; Beispiel: Zeitreihe: Entwicklung der Zahl der Erwerbstätigen; Zerlegung von Zeitreihen: Komponentenmodell; Additives und multiplikatives Komponentenmodell; Probleme des Komponentenmodells; Gleitende Durchschnitte: Ziele; Gleitende Durchschnitte; Modell mit konstanter Saisonfigur; Zerlegung in Trend und Saison: Vorgehen; Zerlegung in Trend und Saison...
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April 20, 2019 • 72 mins
Der Podcast "Einführung in die deskriptive Statistik" richtet sich an Studierende der Wirtschaftswissenschaften in den ersten Semestern.In der achten Vorlesung des Wintersemesters 2011/12 behandelt Dr. Heumann folgende Themengebiete:
Lineare Regression Fortsetzung, Kategoriale Regression, Verhältniszahlen und Indizes, Gliederungs- & Beziehungszahlen, Indexzahlen, Preisindex
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April 20, 2019 • 69 mins
Der Podcast "Einführung in die deskriptive Statistik" richtet sich an Studierende der Wirtschaftswissenschaften in den ersten Semestern.In der dritten Vorlesung des Wintersemesters 2011/12 behandelt Dr. Heumann folgende Themengebiete:
Lagemaße; Modus; Median;Quantile;Boxplots;Mittelungen
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April 20, 2019 • 70 mins
Der Podcast "Einführung in die deskriptive Statistik" richtet sich an Studierende der Wirtschaftswissenschaften in den ersten Semestern.
In der zweiten Vorlesung des Wintersemesters 2011/12 behandelt Dr. Heumann folgende Themengebiete:
Kurze Einführung in die Programmpakete SPSS,SAS und R; Berechnung von relativen und absoluten Häufigkeiten; graphische Darstellung von Häufigkeiten;empirische Verteilungsfunktionen
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April 20, 2019 • 65 mins
Der Podcast "Einführung in die deskriptive Statistik" richtet sich an Studierende der Wirtschaftswissenschaften in den ersten Semestern.In der dritten Vorlesung des Wintersemesters 2011/12 behandelt Dr. Heumann folgende Themengebiete:
Zusammenhangsmaße, Kontingenztafeln, Verteilungen, Bedingte Verteilung, Pearson Statistik, Phi-Koeffinzient, Kontingenzmaß V Cramer
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April 20, 2019 • 44 mins
Der Podcast "Einführung in die deskriptive Statistik" richtet sich an Studierende der Wirtschaftswissenschaften in den ersten Semestern.In der fünften Vorlesung des Wintersemesters 2011/12 wird Dr. Heumann durch Gunther Schauberger vertreten. Dieser behandelt folgendes Thema:
Wie lügt man mit Statistik?
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April 20, 2019 • 75 mins
Der Podcast "Einführung in die deskriptive Statistik" richtet sich an Studierende der Wirtschaftswissenschaften in den ersten Semestern.In der siebten Vorlesung des Wintersemesters 2011/12 behandelt Dr. Heumann folgende Themengebiete:
Lineare Regression, KQ-Schätzer, Varianzanalyse, Bestimmtheitsmaß
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April 20, 2019 • 56 mins
Der Podcast "Einführung in die deskriptive Statistik" richtet sich an Studierende der Wirtschaftswissenschaften in den ersten Semestern.In der dritten Vorlesung des Wintersemesters 2011/12 behandelt Dr. Heumann folgende Themengebiete:
Streungsmaße,Quantilsabstand,Varianz,Standardabweichung;Konzentrationsmaße,Lorenzkurve und Gini-Koeffizient
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