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Praxisorientierte Ökonometrie mit R *

Modulbezeichnung: Praxisorientierte Ökonometrie mit R *

Prüfungsnummer: 6641

Semester/Trimester: Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Blockveranstaltung Ende Sommersemester 2013

Zugangsvoraussetzungen: Anmeldung per E-Mail an croonenbroeck@europa-uni.de. Statistische und ökonometrische Grundlagen sollten vorhanden sein, etwa durch den vorausgegangenen Besuch der Veranstaltung „Ökonometrie“ (Prof. Dreger) im B.Sc.-Programm.

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

Lehrsprache: Deutsch

Zahl der zugeteilten ECTS-Credits: 5 (G-Modul)

Gesamtworkload und ihre Zusammensetzung (z.B. Selbststudium + Kontaktzeit):
Kontaktzeit (Vorlesung, Übung, Seminar etc.) 37,5 Std.; Selbststudium: 112,5 Std.

Lehrveranstaltungsstunden (LVS): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Teilnahme an der mündlichen oder schriftlichen Abschlussprüfung.

Gewichtung der Note in der Gesamtnote: 1/29 (G-Modul)

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