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.

Das Modul 31821 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 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 Moduls 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 Modulseite des betreuenden Lehrstuhls. Um Ihnen das Lernen aus der Ferne zu erleichtern, haben Sie jeweils in Moodle die Möglichkeit im Diskussionsforum mit Ihrem Modulbetreuer und anderen Kommiliton*innen in den interaktiven Austausch zu treten. Des Weiteren finden Sie hier umfangreiches Übungsmaterial zur Vorbereitung auf die kommende Klausur.

Modul 31821 zu „Multivariate Verfahren“

 

Allgemeine Informationen

Foto: Witthaya Prasongsin/Moment/Getty Images

Betreuender Lehrstuhl

Einsendearbeiten

Die während des Semesters zu bearbeitenden Einsendearbeiten dieses Moduls stehen zu Beginn des Semesters innerhalb der Moodle-Lernumgebung bereit. Sie werden online bearbeitet oder erfordern das Hochladen einer Lösungsdatei.

Modul in den Studiengängen

  • B.Sc. Wirtschaftswissenschaft
  • Akademiestudium

Prüfung

Das Modul schließt am Ende des Semesters mit einer zweistündigen Klausur ab.

Download


Informationen für Studierende

Foto: Westend61/Getty Images

Virtuelle Betreuung

Einsendearbeiten

Mindestens eine von zwei Einsendearbeiten, die in der Moodle-Lernumgebung bereitgestellt wird, muss erfolgreich bearbeitet werden, um die Teilnahmeberechtigung für die Prüfung zu erlangen.

Wintersemester 2023/24

Sommersemester 2024

Prüfung

Das Modul schließt am Ende des Semesters mit einer zweistündigen Klausur ab.

Wintersemester 2023/24

Mo., 11.03.2024, 11:45 – 13:45
(Prüfer: Kruse-Becher)

Prüfungsform: Online-Klausur

Anmeldezeitraum: 15.02. bis 29.02.2024

Sommersemester 2024

Mo., 09.09.2024, 11:45 – 13:45
(Prüfer: Kruse-Becher)

Prüfungsform: Online-Klausur

Anmeldezeitraum: 15.08. bis 31.08.2024

Hinweis:

Alle prüfungsrelevanten Hinweise einschließlich finaler Angaben zu den Durchführungsformen (online und Präsenz) sowie die Informationen zur Anmeldung finden Sie in dem Heft „Studien- und Prüfungsinformationen Nr. 3". Zusätzlich finden Sie die Angaben ab Beginn des Anmeldezeitraums auch im Anmeldeportal "WebRegIS".

Download

Fachstudienberatung

Bei Fragen zum Studium hilft Ihnen die Fachstudienberatung unserer Fakultät gerne weiter.

* Dieser Link führt zu einem Angebot, das nur Belegerinnen und Belegern zugänglich ist, die im aktuellen Semester als eingeschriebene Studierende das Modul belegt bzw. gebucht haben.

Redaktion | 28.12.2023