Modul 31821

Multivariate Verfahren

Warum dieses Modul?

hier die Antwort

In den letzten Jahren wurden aufgrund verbesserter Computerhardware und statistischer Verfahren große Fortschritte in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Machine Learning erzielt. Dabei spielt die Statistik in Bezug auf Big Data eine zentrale Rolle. Damit wir verlässliche Informationen aus großen unstrukturierten Datenmengen gewinnen können, benötigen wir Erhebungs- und Analysemethoden, mit deren Hilfe sinnvolle Rückschlüsse auf wichtige empirische Fragestellungen gefunden werden können.

Der Kurs 00883 soll Ihnen multivariate Verfahren zur Datenanalyse näherbringen. Diese sind aufgeteilt in explorative und induktive Methoden. Ersteres benötigen Sie, um Strukturen in den Daten zu erkennen und hervorzuheben. Anders als das Unsupervised Learning, versucht die schließende Statistik (auch Inferenzstatistik genannt) dabei Aussagen über die Ausprägung von bestimmten Merkmalen in der Grundgesamtheit anhand der Ihnen zur Verfügung stehenden multidimensionalen Daten zu treffen. Der erste Teil des Kurses gibt Ihnen eine Einführung in mehrdimensionale Zufallsvariablen und Verteilungen, sowie in simultane Hypothesentests. Anschließend werden die Regressions- und Varianzanalyse vorgestellt. Des Weiteren lernen Sie Methoden der explorativen Statistik, wie z.B. die Clusteranalyse, kennen. Begleitet werden die einzelnen Kapitel von Anwendungen in der Software SPSS. Zusätzlich bieten wir Ihnen ein Übungsbuch mit Aufgaben zum Nachrechnen.

Voraussetzung zum Verständnis des Kurses ist die erfolgreiche Bearbeitung des Moduls "Grundlagen der Wirtschaftsmathematik und Statistik" (31101) oder vergleichbare Kenntnisse. Mathematisches Verständnis ist notwendig; die Regeln der Matrixalgebra sind im Anhang des Moduls zur Wiederholung zusammengestellt.

Umfangreiche Informationen zum Betreuungsangebot, Übungen und Literaturempfehlungen finden Sie auf der Kursseite des betreuenden Lehrstuhls. Um Ihnen das Lernen aus der Ferne zu erleichtern, haben Sie jeweils in Moodle die Möglichkeit im Diskussionsforum mit Ihrem Kursbetreuer und anderen Kommiliton*innen in den interaktiven Austausch zu treten. Des Weiteren finden Sie hier umfangreiches Übungsmaterial zur Vorbereitung auf die kommende Klausur.

Kurs 00883 zu „Multivariate Verfahren“


Modulbeschreibung [pdf]

Leseprobe [pdf]


Modulinhalte

Kurs-Nr. Kursbezeichnung betreuender Lehrstuhl

(VU) 00883*

Multivariate Verfahren Angewandte Statistik
Lehrstuhlinhaber: Univ.-Prof. Dr. Robinson Kruse-Becher
*Für die Belegung des Kurses 00883 ist die Nutzung der Statistiksoftware SPSS erforderlich.
Sie kann von Erst- und Wiederholerbeleger/-innen unter der Kursnummer 9009 belegt werden.

Virtuelle Lernumgebung

Moodle (Anmeldung erforderlich)


Modulabschlussprüfung

Prüfungsform

Zweistündige Klausur am Semesterende.

Orte und Termine

Sommersemester 2021: Berlin/Potsdam, Hagen und München

Wintersemester 2021/22

Sa., 26.03.2022, 09:00 – 11:00
(Prüfer: Kruse-Becher)

Sommersemester 2021

Sa., 18.09.2021, 09:00 - 11:00
(Prüfer: Kruse-Becher)

Anmeldung

Prüfungsrelevante Hinweise einschließlich finaler Ort- und Raumangaben und Informationen zur Anmeldung: Studien- und Prüfungsinformationen Nr. 3“.

Anmeldezeitraum Sommersemester 2021
28.06.2021 bis 6.08.2021

Anmeldezeitraum Wintersemester 2021/22
3.01.2022 bis 11.02.2022

Teilnahmeberechtigung

Bestehen von mindestens einer Einsendearbeit.


Einsendearbeiten

Die Einsendearbeiten dieses Moduls finden Sie zu Beginn des Semesters innerhalb der Moodle-Lernumgebung in dem Abschnitt „Einsendearbeiten – Voraussetzung für die Zulassung zur Modulabschlussprüfung“. Sie werden online bearbeitet oder erfordern das Hochladen einer Lösungsdatei (PDF). Der folgende Link leitet Sie direkt dorthin:

Innerhalb der Moodle-Lernumgebung finden Sie auch alle weiteren Informationen, wie z. B. die Abgabetermine der Einsendearbeiten.

Für Ihre weitere Semesterplanung haben wir Ihnen zusätzlich die Abgabetermine zu allen Einsendearbeiten tabellarisch in einer Übersicht (PDF 70 KB) zusammengestellt.


Übungsklausuren

Die Aufgabenstellung der letzten vier Klausurkampagnen können online abgerufen werden.

Redaktion | 26.03.2021