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Praxisorientierte Ökonometrie mit R *

Modulbezeichnung: Praxisorientierte Ökonometrie mit R *

Prüfungsnummer: 3363

Semester/Trimester: Semester

Art des Moduls (Pflicht, Wahl, etc.): Wahlpflicht

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Blockveranstaltung Ende Sommersemester 2012

Zugangsvoraussetzungen: Anmeldung per E-Mail an hutengs@europa-uni.de, ferner sind statistische Grundlagen und der Besuch der Veranstaltung Ökonometrie (Prof. Dreger) sehr empfehlenswert

Verwendbarkeit des Moduls für andere Studiengänge:
Serviceveranstaltung für Studierende der Kultur- bzw. Rechtswissenschaften

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Georg Stadtmann

Name der/des Hochschullehrer/s: Prof. Dr. Georg Stadtmann, Carsten Croonenbroeck, Oliver Hutengs

Lehrsprache: deutsch

Zahl der zugeteilten ECTS-Credits: 5

Gesamtworkload und ihre Zusammensetzung (z.B. Selbststudium + Kontaktzeit):
Kontaktzeit (Vorlesung, Übung, Seminar etc.): 30 Std.; Selbststudium: 150 Std.

Lehrveranstaltungsstunden (LVS): 2

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Es kann ein Prüfungsschein erworben werden. Voraussetzung hierfür ist die erfolgreiche Teilnahme an der Abschlussprüfung.

Gewichtung der Note in der Gesamtnote: Eins

Qualifikationsziele des Moduls:
Der Kurs gibt eine praxisorientierte Einführung in die Statistiksoftware R. Hierzu werden – bereits aus dem Studium bekannte – statistische Konzepte von den Studierenden in R umgesetzt. Des Weiteren werden empirische Aspekte des wissenschaftlichen Arbeitens vermittelt. Die Studierenden können am Ende des Kurses ihre wissenschaftlichen Arbeiten um selbsterstellte deskriptive und induktive Analysen erweitern.

Inhalte des Moduls:
0. Querlesen der Literatur als Vorbereitung (selbständig)
1. Erste Schritte mit R
2. Lineare Regression mit R
3. Testen mit R
4. Mehr zum Umgang mit Daten
5. Funktionen

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Blended Learning im Computer Lab

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
R Reader – Arbeiten mit dem Statistikprogramm R (Pflichtlektüre)
Econometrics in R (sehr gut, Englisch)
Time Series Analysis and Its Applications: With R Examples
Grafik und Statistik in R
Einführung in die Statistik mit R

Weitere Informationen:
Registrierung über Moodle erforderlich.
Webseiten des Lehrstuhls