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Methoden

Dieses Modul besteht aus vier Veranstaltungen:

Wirtschaftsmathematik:
Die Studierenden werden in die Lage versetzt, ökonomische Probleme mathematisch zu beschreiben und mit mathematischen Methoden zu lösen. Inhalte sind:
| Grundlagen
| Ausgewählte Funktionen
| Folgen und Reihen
| Grundlagen der Finanzmathematik
| Differentialrechnung
| Integralrechnung
| Lineare Algebra

Ökonometrie
Die Studierende erlernen elementare ökonometrische Methoden. Der Schwerpunkt liegt auf dem linearen Regressionsmodell und dessen praktischer Anwendung. Die Theorie wird durch PC-Übungen mit Hilfe des Statistikprogramms R veranschaulicht. Inhalte sind:
| Grundkonzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie
| Das einfache Regressionsmodell
| Erweiterungen das einfachen Regressionsmodells
| Das multiple Regressionsmodell
| Regression mit binären Variablen


Vertiefte Statistik:
Die Studierenden erlernen das Analysieren und Prognostizieren mit quantitativen, vor allem statistischen Methoden in den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften. Anhand konkreter Übungsaufgaben erlernen die Studierenden verschiedene Verwendungszusammenhänge statistischer Verfahren in Wissenschaft und Praxis. Inhalte sind:
| Häufigkeitsverteilungen
| Statistische Kennzahlen
| Konzentrationsmessung
| Indizes
| Korrelation und Regression
| Wahrscheinlichkeitsrechnung
| Diskrete Zufallsvariable und Verteilungen
| Stetige Zufallsvariable und Verteilungen
| Gesetz der großen Zahlen und zentraler Grenzwertsatz
| Statistisches Schätzen
| Statistisches Testen

Data Science
Die Veranstaltung gibt einen Einblick in das Themengebiet der Data Science, verstanden als zielgerichtete Extraktion von Wissen aus großen und komplexen Datenbeständen.

Sie baut auf ersten Kenntnissen in der Programmiersprache R auf und führt in die verschiedenen Schritte bei der Datensammlung und Datenaufbereitung ein. Die Studierenden erlernen verschiedene Methoden der Datenanalyse (Clusterverfahren, Regressionsverfahren, Entscheidungsbäume, u.a.) und Modellevaluation, und können diese auf praktische Problemstellungen anwenden.



Lehrveranstaltungen im Modul (Vorlesungsverzeichnis)
| Wirtschaftsmathematik
| Ökonometrie

| Vertiefte Statistik

| Data Science


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