Hochschule Bremen
So heiße ich :-)

Volkswirtschaftslehre & Statistik
Wintersemester 2022/23 - 21.9.2022

HERZLICH              Statistik                WILLKOMMEN !!

Wirtschafts-STATISTIK - Modul EFA 1. Semester


Die Prüfungsform dieses Moduls ist ein Portfolio.
         Die Elemente des Portfolios werden in diesem Dokument beschrieben und im Unterricht weitergehend erläutert
         Teil der (Prüfungs-) Leistung ist die SELBSTÄNDIGE VORBEREITUNG der Inhalte (s.u.) im Rahmen des Modells "Flipped Classroom"

  Wir arbeiten im Unterricht mit meinem Lehr- und Arbeitsbuch "Statistik schrittweise verstehen":
dazu wird die bei UTB erschienene Formelsammlung "Statistik Formeln" verwendet. Es wird empfohlen, beides zu erwerben bzw. auszuleihen.
Hier die Zusammenstellung von Gliederungspunkten und Lernschritten, die den Überblick im Buch erleichtert.
Das Buch werden wir im Unterricht intensiv benutzen und uns dort viele Notizen machen bzw. Rechenaufgaben durchführen. Die Formelsammlung ist für die Benutzung in der Klausur zugelassen, solange keine handschriftlichen Erläuterungen hineingeschrieben wurden.
Zum Buch gibt es die begleitende Webseite statistikschritte.de sowie den zugehörigen YouTube-Kanal für die Videos.

AULIS-Gruppe (E-Learning-Plattform der Hochschule Bremen).
Bitte melden Sie sich in AULIS an (Anleitung im öffentlichen Bereich zu finden), wählen Sie die Gruppe "Magazin » Fakultät 1: Wirtschaftswissenschaften (School of Int. Business - SIB) » European Finance & Accounting (EFA BA) » Lehrveranstaltungen Wintersemester 2022/23 (EFA) » EFA 1 - Statistik WS 2022/23" und melden sich dort als Mitglied an. Dort können Sie online Material zur Lehrveranstaltung (Inhaltsverzeichnis, Dokumente, ...) ansehen oder herunterladen, im Forum diskutieren- vor allem aber die TESTs absolvieren Ihre Ergebnisse hochladen (Hausaufgaben, empirisches Projekt. .
Bitte beachten Sie die Hinweise zum didaktischen Konzept, Gruppenarbeiten u.a. weiter unten auf dieser Webseite.

    

Übersicht über Vorlesungs- und Übungsfortschritt
Planung = einzelne Termine / Inhalte können sich abhängig von unserem Fortschritt ggf. verschieben. Die Modulübung (MÜ) ist zeitlich in die Lehrveranstaltung (donnerstags) integriert.
Flipped Classroom: Dieser Zeit- und Inhaltsplan dient dazu, dass Sie die entsprechenden Inhalte VORBEREITEN und dann Ihre Fragen dazu im Unterricht stellen! Sie sind aufgefordert, sich die Inhalte VORHER mittels des Buches und der Videos anzueignen. Ich stelle keine Themen (noch einmal) vor, sondern wir werden im Unterricht Ihre Fragen beantworten sowie die von Ihnen vorbereiteten Inhalte anweden und darüber sprechen. Dafür nehmen wir uns alle Zeit, die nötig ist. .

Das Lehr- / Lernkonzept ist basiert darauf, dass Sie für jeden Unterrichtstag ca. 2-4 Videos vorbereiten (vgl. Tabelle unten). Bitte tun Sie das jeweils rechtzeitig, so dass Sie Fragen entwickeln und mitbringen können.

Nr
Woche
Datum
Lernschritte = Inhalte
Videos (zum VORBEREITEN !!!)
Material
1
1
18.10.

Vorstellung: Fach, Gliederung, Vorgehen, Dozent; Organisatorisches ...

Schritt A - Ablauf einer statistischen Untersuchung

Orientieren Sie sich auf der Seite Statistikschritte.de und dort v.a. bei II Videos. Bitte entnehmen Sie die Zuordnung der Videos auch direkt den Playlists zu den einzelnen Kapiteln.                            Siehe auch :Überblick: Gliederungspunkten & Lernschritte

- YouTube Kanal Statistikschritte - die Überschriften unten sind Links zu den Kapitel-Playlists

Gliederung, Fallstudie und Literatur (Übersicht aus 1. Sitzung)

Neben den dort genannten Literaturhinweisen sei als Quelle beispielhaft bookboon genannt, die kostenlose eBooks anbieten, z.B. auch zum Thema Statistik

 

Ich freue mich über ein paar Daumen und Kommentare in unserem YouTube Channel Statistikschritte

2
1
20.10.

MATERIAL / DATEN:
--> Excel-Datei mit Befragungsdaten aus unserem WS 210/22
Die Datei öffnet sich im Datenblatt "RohDaten", das wir im Unterricht kennenlernen und bearbeiten.
(Dazu der verwendete Fragebogen)

Ein guter Weg, sich in Pivot-Tabellen und andere Excel-Möglichkeiten einzuarbeiten sind Video-Tutorials.
Ein sehr guter Channel ist der von Andreas Thehos.

Als Material zum Buch entstehen erläuternde Videos, die während des Semesters jeweils hier hochgeladen werden, siehe rechte Spalte:

Schritt B: Häufigkeiten
- Typen und Skalen von Daten -> Übung in Miro
- Auswertung und Darstellung (in Excel)

-> ALLE Mitglieder der Houses müssen sich in AULIS eintragen, damit klar ist, wer zu welchem House gehört ("House Building")

Einleitung: die StudierBar, didaktisches Konzept und Inhaltsüberblick

A 1 Worum geht’s? Allgemeine Grundlagen und Fallbeispiel (Link zur YouTube-Playlist für dieses Kapitel)

(Einmalig dienen diese ersten Videos zur Nachbereitung des im Unterricht Besprochenen. Ab der nächsten Sitzung wird erwartet, dass die Videos vor dem Unterricht erarbeitet wurden.

A 1.2.1 Planung und Durchführung einer statistischen Untersuchung


B 1.3 Typen und Skalen statistischer Merkmale

Videos zu Excel:

1. Teil (Vorbereitungsphase): Excel-Einführung (kommentierte Excel-Datei)

3
2
25.10.

Beschreibung Eindimensionaler (= univariater) Daten (= ein Merkmal)

 

Schritt C: Häufigkeitskonzepte: Absolute und relative Häufigkeiten,
Summenhäufigkeiten, Konzentrationsmessung   <dazu Vorbereitung siehe rechts ---->

Ab heute bitte immer die in dieser Spalte verlinkten Videos ansehen und die Inhalte (mit Hilfe des Buches) erarbeiten.
 

2 Einzelne Merkmale: Auswertung und Darstellung (Link zur YouTube-Playlist für dieses Kapitel)

B Einführung in das 2. Kapitel
B 2.1.2 Prozentuales: relative Häufigkeiten

 

C 2.1.3 Tab 4 Klassen, Häufigkeiten, Summenhäufigkeiten*
C 2.1.4 Tab 5 Lorenzkurve*

4
2

27.10.

Zur heutigen Sitzungen bereiten die Houses die Präsentationen Ihrer Themen zur Befragung der letzten Woche vor!

Schritt D: Lagemaße:
arithmetisches Mittel, Zentralwert/Median und Percentile.   


Info zum EFA-symposium.net

Übung im Unterricht:
Die täglich verbrauchten Kaffee-Mengen (in l) der letzten Wochen seien     (T=Team Nummer):
140 30 900 190 20 150 T*5+200 170 100 50 70 290 65 T*10+100 90 80 600 380 70 170 T*15
Was sind die verschiedenen Lagemaße?
Berechnen Sie das gewichtete arithmetische Mittel mit den Klassenobergrenzen: 50, 80, 150, 300 und 1000

5
3

1.11.

Test 1
B & C

Schritt D: Lagemaße:
arithmetisches Mittel, Zentralwert/Median und Percentile.

Hinweis auf Selbststests in AULIS

Übung im Unterricht:
- (Aufgabe vom 16.11.)
- Eigene Beispiele zum GM (Gruppen)

6
3

 

3.11

Schritt E : Streuungsmaße
und ein paar Frühstücksgedanken dazu

Übung im Unterricht:
- Ermitteln Sie das durchschnittliche Alter und die Standardabweichung der COVID 19 Erkrankten in den Städten (nach Gruppen-Nummern):
1 Berlin
2 Hamburg
3 Bremen
4 Köln
5 Stuttgart
6 München
7
4

8.11.

Test 2
D & E

3. Beschreibung mehrdimensionaler (= Multivariater) Daten
Schritt F : Zusammenhänge zwischen mehreren Merkmalen

 
8
4


10.11

Bis heute 10:00 Uhr müssen sich die TEAMs zusammengefunden und sich in AULIS ("Empirisches Projekt") registriert haben ("Teambildung")

3. Beschreibung mehrdimensionaler (= Multivariater) Daten
Schritt F : Zusammenhänge zwischen mehreren Merkmalen: Korrelationskoeffizient r.

Schritt G : Einführung in die Regessionsanalyse

F 3.2.1 Tab 12 Korrelationskoeffizient r - Preise von Torten der Wahrheit*

G 3.2.2 Tab 14 Regression - Preise von Torten der Wahrheit:
    - Teil 1, Regressionskoeffizienten a und b)*

Beispiel für Empirisches Projekt:

 - Hedonic regression for used cars
We analyse cars like VW Polo, Opel Corsa, Skoda Fabia, Ford Fiesta
-> HedonicCars.xls ++ data

9
5

15.11.

Test 3
F

Schritt G : Regessionsanalyse
Gütemaß R² und weitere Aspekte zur Regressionsanalyse

G 3.2.2 Tab 14 Regression - Preise von Torten der Wahrheit:
    - Teil 2:, Gütemaß R²)*
 
10
5


17.11

Schritt H : Vertiefung der Regressionsanalyse: Nichtlineare und Mehrfachregression sowie Rangkorrelation für ordinal skalierte Merkmale

H 3.2.3 Abb 9 Mehrfach-Regression / Abb 18/19 Ergebnisse Multiple Regression*
    (beinhaltet 8.4.4 Abbildung 9 & 18/19 Multiple Regression und 8.4.4 Ergebnisse der Multiplen Regression - Kaffeeabsatz in Uni-Bars)
H 3.2.3 Abb 10 Nichtlineare Regression*
H 3.3 Rangkorrelation der Torten-Vorlieben*
Mehrfachregressionen sind ein geeignetes statistisches Maß für Ihre empirischen Projekte, denn sie verbinden die Anforderungen "mehrdimensionale Auswertungen" und "statistische Tests / Konfidenzintervalle".
Da wir letztere erst ab Woche 10 besprechen, erfolgt in dieser Sitzung ein Vorblick, wie diese in Mehrfachregressionen durchgeführt und interpretiert werden.
11
6

22.11.

Test 4
G & H

Heute stellen die Teams die ersten Einblicke in Ihre empirischen Projekte vor:
- Thema und die
- Forschungsfrage sowie die
- Datenbasis vor (Daten in Excel)

Schritt H: Vertiefung der Regressionsanalyse: Nichtlineare und Mehrfachregression sowie Rangkorrelation für ordinal skalierte Merkmale

--- " ---
(= wie letzte Stunde)

Heute schauen wir noch einmal vertieft auf die multiple Regression mit Blick auf die empirischen Projekte.

 
 6 24.11.
(+ 25.11.!)
kein Statistik-Unterricht, alle nehmen teil am ---->
12
7
29.11.
 

*** Diese Veranstaltung findet ONLINE statt,
Zoom Link in AULIS ***

Schritt I : Kontigenzanalyse: Zusammenhänge zwischen nominal skalierten Merkmalen (Enführung)

 

 

Schritt J : Einführung in die Zeitreihenanalyse

Absolute und relative Häufigkeiten:

Schlagzeile in der B....-Zeitung:

wie bewerten Sie diese Meldung?
Ermitteln Sie die relativen Häufigkeiten Krankenhausaufenthalte/Person für die Gruppen der Geimpften und Ungeimpften

13
7

1.12.

*** Diese Veranstaltung findet ONLINE statt,
Zoom Link in AULIS ***

Zeitreihenanalyse: Glättung mit linearer Trendfunktion, Saisonbereinigung und Prognosen.   

Die Unstatistik des Monats November ist die Darstellung der Corona-Impfdurchbrüche in verschiedenen Medienberichten

Zeitreihe Corona-Infektionen:
- Fallzahlen ->   wir ermitteln die 7-Tage-Inzidenzen
- 7-Tage Kennzahlen

14
8

6.12.
  

Test 5
I & J

Schritt K: Saisonbereinigung und Prognosen.

-> Evaluation: Bitte mitmachen!

Ich freue mich über Ihre Bewertung des Buches und der Formelsammlung bei Amazon und anderen Portalen.

  Übung im Unterricht:
- Wir rechnen die Aufgabe 2 aus der Klausur EFA WS 2018-19

15
8

8.12.

Schritt L: Verhältniszahlen, Messziffern, Indexzahlen

Rückblick und Vertiefung, Ihre Fragen
-> PREIS-Index
: Ermittlung und Beispiele

Ich freue mich über ein paar Daumen und Kommentare in unserem YouTube Channel Statistikschritte

- "Was ist Inflation", Warenkorb, HVPI usw. bei der EZB
- "Inflationsdynamik in der Pandemie" (EZB Blog vom 1.4.21)
- Verbraucherpreisindex beim Statistischen Bundesamt
- Preis-Kaleidoskop, auch bei DeStatis

16
9

13.12.
   

Test 6
K & L

Schritt M: Einführung in die schließende Statistik, Kombinatorik

 

Schritt N: Grundbegriffe und Definitionen der Wahrscheinlichkeitsrechnung

Schritt O: Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Zum Eindenken: Das Ziegenproblem
- oder noch praktischer: Einstecken eines USB-Sticks
- das Geburtstagsproblem fröhlich erläutert z.B. unter https://www.youtube.com/watch?v=RIBrYgEhu2g,
etwas formaler bei MatheGuru.

Erinnerung: Bitte entnehmen Sie die Zuordnung der Videos auch der Webseite statistikschritte.de, von wo Sie direkt auf die Playlists zu den einzelnen Kapiteln zugreifen können.
Siehe auch Überblick: Gliederungspunkten & Lernschritte

Zum Ziegen-Problem:
http://www.zeit.de/2004/51/N-Ziegenproblem_neu

Hinweis: Unter http://www.wilhelmlorenz.de/etc/ziege/ziegenproblem.htm finden Sie
ein Programm, das die o.a. Entscheidungssituation simuliert.
Oder sehr anschaulich in einem englischen Video als „Monty Hall Problem“ darstellt oder auch dieses Video.

17
9


15.12.

Heute stellen die Teams die ersten Ergebnisse der multiplen Regressionen (1)

Schritt O: Wahrscheinlichkeitsrechnung
- heute wollen wir die Lösung Ziegenproblem diskutieren - gerne vorbereiten / durchdenken

Schritt P: Einführung in Theoretische Verteilungen

(Interaktive Grafiken zum selbst Ausprobieren z.B. unter http://elsenaju.info/Funktionen/Gauss-Plotter.htm oder https://matheguru.com/stochastik/normalverteilung.html usw.)

18
10

20.12.

Test 7
M & N

Schritt Q: Diskrete Verteilungen

 

Schritt R: Stetige Verteilungen

. Hier finden Sie eine Excel-Datei, in der Sie eine Normalverteilung in Abhängigkeit von deren
- Lageparameter (Mittelwert) und ihrem
- Streuungsparameter (Standardabweichung)
betrachten und selbst verändern können .... Just try it & have fun". Sie können in die genannten Zellen entweder selbst Werte eintragen oder die vorhandenen Werte durch die Laufleisten neben diesen Feldern verändern.

Elegant dargestellt bei Matheguru (Interaktiv unten auf der Seite) 

19
10

22.12.

Heute stellen die Teams die ersten Ergebnisse der multiplen Regressionen (2)

Schritt R: Stetige Verteilungen

Was haben Sie über William Sealy Gosset herausgefunden?

In der Modulübung können wir uns mit den Aufgaben 7-22 ff befassen und damit das Thema praktisch einüben

zum Mitzeichnen ist diese Skizze einer Normalverteilung mit x- und z-Achse nützlich)

20
11

10.1.

Test 8
O - Q !!

Ich wünsche Ihnen ein frohes,
gesundes und erfolgreiches Jahr 2023 !!

Schritt S: Zentraler Grenzwertsatz und Approximationen von Verteilungen

Bitte WÜRFEL mitbringen / bereitlegen
Experimentelles_Wuerfeln.xls
21
11

12.1.

Schritt T: Einführung in die Schätztheorie und Konfidenzintervalle

Vorstellungen der empirischen Projekte (12:30 und 13:00):
Team 1
Team 2

22
12

17.1.

Test 9
R & S

Schritt T: Einführung in die Schätztheorie und Konfidenzintervalle
(ein- und zweiseitige Konfidenzintervalle, Fallunterscheidungen)

Wir starten mit den Übungsaufgaben 8-8 und 8-10, um uns die Konfidenzintervalle gründlich zu erarbeiten.
Bitte bereiten Sie dieses beiden Aufgaben vor, so dass wir sie besprechen können, wir machen im Unterricht gemeinsam weitere Aufgaben.

23
12

19.1.

Schritt U: Hypothesentests allgemein

Schritt V: Parametrische Tests: Mittelwerte und Anteilswerte

Vorstellungen der empirischen Projekte (12:30 und 13:00):
Team 3
Team 4

U 8.3 Hypothesentests

V 8.4 Parametrische Tests (praktische Durchführung - zum Mitzeichnen ist diese Skizze einer Normalverteilung mit x- und z-Achse nützlich):
        - 8.4.1 Testen von Mittelwerten

 
24
13

24.1.

Test 10
T - V !!

Schritt V: Parametrische Tests: Mittelwerte und Anteilswerte
mit praktischen Übungen im Unterricht

 
25
13

26.1..

Schritt W: Erweiterung der parametrischen und nicht-parametrische Tests

Vorstellungen der empirischen Projekte (12:30 und 13:00)):
Team 5
Team 6

Ich freue mich über ein paar Daumen und Kommentare in unserem YouTube Channel Statistikschritte
26
14

31.1.

Test 11
V, W

Überblick und praktische Anwendungen
Praktische Übungen mit Ihren Befragungsdaten:
- Zweistichrobentest:
Unterscheidet sich die gewünschte Menge/Woche von 1) Kaffee, 2) Tee, ... 6) Torten (Gruppennummer verwenden) nach Geschlecht?
- Multiple Regression:
Hängt das Einkommen ab von: Alter, Geschlecht, Berufsausbildung*, Berufstätigkeit (Arbeit)*, Entfernung von der HS?
Wiederholungsfragen Kapitel 9
27
14

2.2.

Vorstellungen der empirischen Projekte (12:30 und 13:00)):
Team 6
Team 7

Rückblick (dieses Jahr nicht relevant)
Reservetermin, Wiederholungen, Fragen, ggf. Übungen zur Klausur-Vorbereitung - Zur Klausur beachten Sie bitte diese Hinweise der Fakultät.)

Überblick der behandelten Themen und deren Relevanz: Gliederung-Themenüberblick-WS19/20.doc

(Da in diesem Jahr keine Abschlussklausur stattfindet, sind nicht alle in dieser Zeile genannten Themen relevant - aber der Test findet natürlich statt)

Übung: Gruppen und Aufgaben

Die folgenden Houses dienen vor allem für den House Cup und die Aufgaben der ersten beiden Wochen (die Teams für Ihr empirisches Projekt bilden Sie selbst).
Die Houses bilden sich in der ersten Gruppenarbeit vor Ort (und tragen sich während der Sitzung in der AULIS-Gruppe ein)
die Idee ist, dass Sie die Aufgaben VORBEREITEN, wir haben im Unterricht nicht genug Zeit, alle gemeinsam zu rechnen. Aus diesem Grunde, werden hier jeweils die Houses eingeladen, bestimmte Aufgaben in dem Sinne vorzubereiten, dass sie deren Bearbeitung im Unterricht moderieren können, wenn wir diese gemeinsam besprechen.

House:
Alle
Alfa
Bravo
Charlie
Delta
Echo
Foxtrot
 Houses gebildet am 18.10.22

Mitglieder:

(Namen werden eingetragen)

           
Erste Sitzung im Unterricht (20.10)
Ü 1-1 Aufgaben für alle:
Planung StudierBar, alle Fragen, insbesondere -->
Heißgetränke Kaltgetränke Snacks Kuchen und Torten Öffnungszeiten Produkte
27.10.

Abschlusspräsentation =
Ü 1-2 Verwenden Sie die Excel-Datei mit Ihren Befragungsdaten wie im Unterricht besprochen.

Werten Sie ALLE Fragen aus, besonders intensiv jedoch das Merkmal ...

Torten (der Wahrheit)

Bitte verwenden Sie Pivot-Tabellen, um die entsprechenden Merkmale "mehrdimensional" zu analysieren, wie im Unterricht vorgeführt.

Brötchen/Snacks

Bitte verwenden Sie Pivot-Tabellen, um die entsprechenden Merkmale "mehrdimensional" zu analysieren, wie im Unterricht vorgeführt.

Softgetränke

Bitte verwenden Sie Pivot-Tabellen, um die entsprechenden Merkmale "mehrdimensional" zu analysieren, wie im Unterricht vorgeführt.

Mineralwasser

Bitte verwenden Sie Pivot-Tabellen, um die entsprechenden Merkmale "mehrdimensional" zu analysieren, wie im Unterricht vorgeführt.

Tee

Bitte verwenden Sie Pivot-Tabellen, um die entsprechenden Merkmale "mehrdimensional" zu analysieren, wie im Unterricht vorgeführt.

Kaffee

Bitte verwenden Sie Pivot-Tabellen, um die entsprechenden Merkmale "mehrdimensional" zu analysieren, wie im Unterricht vorgeführt.

3.11.
 
1-3; 1-5
1-5 (für Altersgruppe, Geburtsort und noch zwei weitere Merkmale)
2-4
2-1
2-2
2-3
10.11.
2-7
2-6, 2-8
2-10, 2-12
2-14
2-15
2-16
17.11.  
2-17
2-18
2-20
2-21
2-25, 2-27
2-26
(24.11. -> Eigenarbeit, da kein Unterricht)
3-3
3-4
3-6
3-7 bis 3- 8
3-9 und 3-10
3-11 bis 3-12
1.12.  
3-14, 3-15
3-16, 3-17
3-20, 3-28
3-18 + 3-21
3-29 + 3-31
3-23, 3-25, 3-27
8.12.  
4-9
4-10
4-8
4-11
4-7
4-12, 4-13
4-4 - 4-5
5-1 - 5-3
4-1 - 4-3
5-5 - 5-8
3-38 - 3-41
5-9
17.12.  
6-11, 6-12
6-8, 6-9
6-5, 6-7
6-3, 6-6
6-1 - 6-2
5-10 - 5-11
22.12.  
7-4, 7-6 
7-3, 7-5
6-19, 6-22
6-17, 6-18
6-15, 6-16
6-13, 6-14
12.1.23  
7-17
7-22
7-15, 7-16
7-23
7-14
7-26
7-13
7-27 Aufgabe 27 (t-Verteilung)
7-11, 7-12
7-30 (vgl. Aufg. 4 dieser Klausur) und 7-31
7-8, 7-9
7-32
19.1.
Beachten Sie auch
8-11 - 8-12
8-9 - 8-10
8-7 - 8-8
8-5 - 8-6
8-3 - 8-4
8-1 - 8-2
26.1.
frühere Klausuraufgaben
8-13
8-14
8-15
8-16
8-17
8-18
2.2.

8-19

8-20

8-21

8-27

8-28

8-29

 
Didaktisches Konzept der Veranstaltung

Die Veranstaltung besteht aus zwei Einheiten (je 90 Min.) "seminaristischem Unterricht" pro Woche zuzüglich einer Modulübung (MÜ - Termine s.u.).
Darüber hinaus ist Ihre selbständige Mitarbeit ein elementarer Teil der Lehrveranstaltung. Dazu gibt es mehrere Möglichkeiten:

  • Die Veranstaltung ist eingeteilt in "Lerneinheiten", von denen in jeder Sitzung (90 Min.) eine behandelt wird
  • Für jede Lerneinheit gibt es Material, das Sie bitte jeweils vor dem Unterricht durcharbeiten. Dazu helfen die Videos im YouTube Kanal Statistikschritte zusammen mit der begleitenden Webseite statistikschritte.de. Hier finden Sie auch die Excel-Datei mit allen (Leer-) Tabellen aus dem Buch, die in den Videos gefüllt / gelöst werden. Es kann sinnvoll sein, das Material jeweils vorher herunter zu laden und ausdrucken.
  • Weiterhin gibt es zu jeder Lerneinheit (LE) Übungsaufgaben. Die Idee ist, dass jede/r von Ihnen diese bearbeitet. Für die MÜ bekommen die Gruppen einzelne Aufgaben zugeteilt, deren Bearbeitung sie in der MÜ moderieren.
  • Zusätzlich finden Sie in der AULIS-Gruppe zu jeder LE einen freiwilligen Selbst-Test, den Sie jede Woche durchführen können - dies Angebot ist freiwillig und zusätzlich.
  • Diese freiwilligen Selbsttests sind etwas anderes als die verpflichtenden (10+1) Tests, die jeweils 10 Test-Punkte ergeben wie oben beschrieben.
  • Schließlich finden Sie im AULIS weitere Angebote: Diskussionsforum, Chat, ...

AULIS, der E-Learning-Plattform der Hochschule Bremen.
Bitte melden Sie sich in AULIS an (Anleitung im öffentlichen Bereich zu finden), wählen Sie die o.a. Gruppe und melden sich dort als Mitglied an. Dort können Sie online Material zur Vorlesung (Inhaltsverzeichnis, Dokumente, ...) ansehen oder herunterladen, im Forum diskutieren- vor allem aber die TESTs absolvieren Ihre Ergebnisse hochladen.
      Wir werden Aulis für die Gruppenarbeiten verwenden, indem die jeweils "zuständigen" Gruppen ihre Lösungen für alle verfügbar (rechtzeitig vor der Veranstaltung) in die Aulis Gruppe hochladen. Achtung, die in der Veranstaltung besprochene standardisierte Bezeichnung der hochzuladenen Dateien: UK-N_GX.xxx mit K=Kapitelnummer, N=Aufgabennummer, X=Gruppennummer und xxx= Erweiterung der jeweilgen Datei, also z.B. U1-1_G1.doc oder U2-4_G4.xls usw. Bitte die Großschreibung der Buchstaben beachten.

Gruppeneinteilung und Modul-Übungen
Die Modulübungen funktionieren so, dass die in der ersten Woche eingeteilten Gruppen jeweils Aufgaben bekommen, die sie vorbereiten und in der Modulübung (MÜ) den anderen Teilnehmer die Lösung präsentieren. Die MÜ wird von IHNEN durchgeführt, ich moderiere lediglich und antworte auf konkrete Fragen - ich werde aber keine unvorbereiteten Aufgaben für Sie lösen!         Das Beste ist es, wenn Sie die Lösungen rechtzeitig (=bis Samstag mittag) in die AULIS-Gruppe hochladen, so dass alle drauf zugreifen können. Für die Präsentation in der MÜ kann dann entweder auf Aulis zugegriffen werden, Sie können auch einen USB-Stick mitbringen (keine Disketten), die Kommilitonen werden aber trotzdem Ihre Ergebnisse in binärer Form haben wollen.

 

 

 Allgemeine Materialien                                                       

  Unterlagen zur Veranstaltung:

.

Lehr- und Arbeitsbuch

"Statistik schrittweise verstehen"

 

In dieser Lehrveranstaltung wird die bei UTB erschienene Formelsammlung "Statistik Formeln" verwendet. Es wird empfohlen, diese zu erwerben.

Sie ist für die Benutzung in der Klausur zugelassen, solange keine handschriftlichen Erläuterung ergänzt wurden.

 

         

Im Mathe-Unterricht (2. Semester) sind nur die hier genannten Taschenrechner erlaubt, wir werden uns in dieser Veranstaltung ebenfalls an diesem Standard orientieren.

 Artikel über Betriebsstatistik, der einen Überblick über die gesamte deskriptive Statistik (Statistik I) gibt als pdf-Datei (155 kB) und die im Text erwähnten Excel-Dateien Betriebsstatistik.xls (157 kB) und Excel-Einführung.xls (176 kB) oder alle drei Dateien in einem zip-Archiv  (292 kB).  

 Früheres Fallbeispiel bis 2016 -> der verwendete Fragebogen (2017)
--> Excel-Datei mit Befragungsdaten aus WS 2017/18 und älteren (466 Datensätze, davon 37 aus dem Jahrgang 2016).
Die Datei öffnet sich im Datenbalatt "Roh-Daten", das wir im Unterricht kennenlernen und bearbeiten.

Englische Videos (data handling & analysis in XL (.swf):
- 1_Orientation in Excel (6:51)
- 2_Basic data Analysis in Excel (12:30)
- 3_Filtering Data in Excel (10:14)
- 4_Pivot Tables in Excel (16:09)
- 5_Pivot 2 - several variables in 1 question (5:26)
or in my YouTube channel (.avi)

Daten dazu:
- Case Study: surveys in a museum (different data sets):
- Questionnaire
- Dataset in Excel and in SPSS format

 Erstellung von Fragebogen
  - Technische Hinweise (Word-Datei)
  - Fragebogenbeispiel (Zusatz-Befragung in einem Bremer Museum)
  - Excel-Datei zur Auswertung dieser Fragebogendaten

Normalverteilung
   Ein bekanntes Portrait des Erfinders  Gauss'sche Normalverteilung der Normalverteilung ;-)
.... der übrigens ganz in der Nähe wirkte.

Hier finden Sie eine Excel-Datei, in der Sie eine Normalverteilung in Abhängigkeit von deren
      - Lageparameter (Mittelwert) (Zelle C2) und ihrem
      - Streuungsparameter (Standardabweichung) (Zelle C3)
betrachten und selbst verändern können .... Just try it & have fun". Sie können in die genannten Zellen entweder selbst Werte eintragen oder die vorhandenen Werte durch die Laufleisten neben diesen Feldern verändern.

Hier finden Sie eine Excel-Datei, in der Sie eine Binomialverteilung (und anderer Verteilungen) betrachten und deren Parameter verändern können .... Just try it & have fun". (Alternative Darstellung der Binomialverteilung).

Und alles noch viel interaktiver bei http://www.uni-konstanz.de/FuF/wiwi/heiler/os/vt-index.html

Hinweise/Beispiele zur Lernmethodik:
       - Arbeiten mit Karteikarten (Erläuterung und Beispiele als Word-Datei)
       - Beipspiel für eine Mind-Map
 

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