Hochschule Bremen
So heiße ich :-)

Volkswirtschaftslehre & Statistik
Wintersemester 2024/25 - 20. Januar 2025

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; hier mehr zum Empirischen Projekt
         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. Siehe auch: Überblick: Gliederungspunkten & Lernschritte
Zum Buch gibt es die begleitende Webseite statistikschritte.de sowie den zugehörigen YouTube-Kanal für die Videos: youtube.com/@statistikschritte

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 2024/25 (EFA) » EFA 1 - Statistik WS 2024/25" 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 undIhre 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 anwenden 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 (-> VORBEREITEN!)
Material
1
1
16.10.
2024

 

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
 Einführung: Wie funktioniert dieses Lehr- und Arbeitsbuch?
 Die Excel Datei(en): Aufbau und Verwendung

2
1
17.10.

MATERIAL / DATEN:
--> Excel-Datei mit Befragungsdaten aus IHREM WS 24/25
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 (Link in AULIS)
- Auswertung und Darstellung (in Excel)

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

3
2

23.10.

 

 

 

Demo- /
PROBE-Test

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

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

Wichtig: Die Tests dürfen nur an der Hochschule (im PC-Pool) abgelegt werden (ich führe eine Teilnehmerliste, Lichtbildausweis nötig, da ja das Handy nicht erlaubt ist), ein online durchgeführter Test wird nicht gezählt.
Die Tests finden in den letzten 25 Minuten der Mittwochs-Veranstaltung statt = von 11:20-11:45 (Dauer: 15 Minuten)
Es gibt keinen Zugang zum Internet (außer AULIS) und die Verwendung elektronischer Geräte ist verboten!

Wir werden die PC-Pools A 114 und A 130 verwenden. JedeR muss einmalig eine Erstanmeldung vornehmen, die etwas dauert. Das machen wir heute gemeinsam. Wer nicht dabei sein kann, muss das unbedingt vor dem 1. Test tun; weitere Informationen auf dieser Webseite, dort "Virtuelle PCs" aufrufen.
Ihr werdet im Test keinen Internet-Zugriff haben. Da der Test "open book" ist, könnt ihr alle Materialien, die ihr verwenden wollt, in einem eigenen AULIS-Verzeichnis speichern.
Ihr müsst eure Benutzer-ID und Passwort für Aulis kennen!
auch merken:          aulis.hs-bremen.de

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*

 

Erinnerung: Zur besseren Orientierung im Buch hilft Überblick: Gliederungspunkte & Lernschritte

2. Teil (Vorbereitungsphase): Excel-Datei mit Ihren Befragungsdaten, siehe Link oben

Die Excel-Datei zum Arbeitsmaterial

Aufgaben / Arbeitsmaterial für die heutige Sitzung

Ausblick für Interessierte: (Zahlen des Statistischen Bundesamtes)
- Ausblick zum Thema Verteilung / Lorenzkurve: Artikel zum Armuts- und Reichtumsbericht.
- Lebensbedingungen und Armutsgefährdung: Einkommensverteilung (Nettoäquivalenzeinkommen) nach Geschlecht
; nach Erhebungsjahr
- "Unternehmen nach Umsatzgrößenklassen".

Übung im Unterricht: Gehen Sie zur Webseite "Unternehmen nach Umsatzgrößenklassen". Dort macht jedes House eine Lorenzkurve, so dass wir die Gini-Koeffizienten der Wirtschaftssektoren vergleichen können. Die Houses B-F nehmen ihren Buchstaben, A darf sich einen der anderen Sektoren aussuchen.

4
2

24.10.

Zur heutigen Sitzungen bereiten die Houses die Präsentationen Ihrer Themen zur Befragung der letzten Woche vor!
(vgl. Tabelle für die Modulübungen unten)

 

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

KI-Anwendung(en) (in unserem Unterricht)
                                                         ->    

Info zum EFA-symposium.net

Übung im Unterricht:
Die täglich verbrauchten Kaffee-Mengen (in l) der letzten Wochen seien     (H=House-Nummer (A=1, B=2 ...)):
140 30 900 190 20 150 H*5+200 170 100 50 70 290 65 H*10+100 90 80 600 380 70 170 H*15
Was sind die verschiedenen Lagemaße?
Berechnen Sie das gewichtete arithmetische Mittel mit den Klassenobergrenzen: 50, 80, 150, 300 und 1000

Die faulen Deutschen und die Tücken von Mittelwerten: Unstatistik des Monats August 23.

5
3

30.10.

Test 1
B & C

Ab heute 10:00 Uhr können sich die TEAMs in AULIS ("Empirisches Projekt") registrieren ("Teambildung")

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

 

Schritt E : Streuungsmaße
und ein paar Frühstücksgedanken dazu

Hinweis auf Selbststests in AULIS

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

Ich freue mich über ein paar Follower, Daumen und Kommentare auf youtube.com/@statistikschritte

6
3

31.10.

REGIONALER FEIERTAG

 

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


6.11

Test 2
D & E

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

Info zum EFA-symposium.net
Abendveranstaltung = Fingerfood-Buffet und Getränkepauschale im Falstaff

8
4


7.11

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

Heute Verschiebung der Unterrichtszeit:
> Wir beginnen um 15:45 und der Unterricht geht bis 17:45 -
> Beginnen Sie um 14:30 mit der Teamwork-Phase zur Vorbereitung des Empirischen Projektes

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)*

KI-Anwendung(en) (in unserem Unterricht)
                                                         ->    

Empirisches Projekt:
Ihre Aufgabe ist, eine „runde Geschichte“ zu erzählen:
…. die Daten zunächst deskriptiv (z.B. zweidimensionale Grafiken oder Korrelationen …) zu betrachten und die dortigen Ergebnisse dann anhand der multiplen Regressionen zu überprüfen / ggf. die unterschiedlichen Ergebnisse zu diskutieren.

9
5

 

13.11.

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

14.11

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

Ausblick: am 4.12. möchten wie eine Sprecherin und einen Sprecher des EFA-Jahrgang 2024 wählen - stimmen Sie sich bitte schon einmal untereinander ab.

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

20.11.

Test 4
G & H

Heute stellen die ersten Teams die ersten Einblicke in Ihre empirischen Projekte vor = Exposé:
+ 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.

Vorblick auf: W 8.4.4 Multiple Regression: Schätzen und Testen von Regressionskoeffizienten + Beispieldatensatz "Smartphones 2014"     (Beispiel für empirisches Projekt)

Beispiel für Empirisches Projekt:

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

Beispiel einer Präsentation aus einem englischsprachigen Unterricht: Best practice example of a presentation (2019)

12
7

21.11.

Fortsetzung der Vorstellung Ihres Exposé:
+ Thema und die
+ Forschungsfrage sowie die
+ Datenbasis vor (Daten in Excel)

  Mehr zum Empirischen Projekt


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

Schritt J : Einführung in die Zeitreihenanalyse

Info zum EFA-symposium.net
Abendveranstaltung = Fingerfood-Buffet und Getränkepauschale im Falstaff

 

Ein Datensatz über Hauspreise in Canada. Was können wir über die Determinanten von Hauspreisen lernen?

Der Beispieldatensatz befindet sich in diesem AULIS-Verzeichnis.

13
8

27.11.

Test 5
I & J

Vorstellung der letzten Exposé
/ Nachtermin Änderungen

Zeitreihenanalyse: Glättung mit linearer Trendfunktion, Saisonbereinigung & Prognosen.   

 
14
9
28.11.
(+ 29.11.!)
kein Statistik-Unterricht, alle nehmen teil am ---->
15
8

4.12.

(kein Test)


Schritt K: Saisonbereinigung und Prognosen

- " -

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

16
8

5.12.

EFA: Wahl Kurssprecherin und Kurssprecher

Schritt L: Verhältniszahlen, Messziffern, Indexzahlen

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

Ich freue mich über ein paar Follower, Daumen und Kommentare auf youtube.com/@statistikschritte

- "Was ist Inflation", Warenkorb, HVPI usw. bei der EZB
- "Messung der Inflation" (EZB)
- Verbraucherpreisindex beim Statistischen Bundesamt
- Preis-Kaleidoskop, auch bei DeStatis

Übung: Wir betrachten den Gesamtindex und dessen Abteilungen: Häuser:
   -> A= Abt 1, B= Abt 2, ... F= Abt 6
Beschreiben Sie Ihre Abteilung, was fällt Ihnen auf?
benutzen Sie auch das Preis-Kaleidoskop zur Veranschaulichung.

17
9

11.12.
 

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.

-> AUSBLICK; Vorstellungen der ersten Ergebnisse der multiplen Regressionen ab Donnerstag
Zur Erinnerung: Es geht um das Zeigen der ersten Regressionsansätze, am einfachsten direkt in der Excel-Datei. Kein ppt, kein Vortrag, einfach zeigen, dass es klappt, dass die Daten passen ... und wenn es Probleme gibt, sprechen wir drüber. Keine Bewertung, just work in progress, Besprechung mit der Klasse, Tipps u.a.

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.

18
9


12.12.

Heute Raum
D 105

Heute stellen die Teams die ersten Ergebnisse der multiplen Regressionen (1: Teams 1-4).

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

Schritt P: Einführung in Theoretische Verteilungen

Heute noch einmal der Vorblick auf:
LS W 8.4.4 Multiple Regression: Schätzen und Testen von Regressionskoeffizienten

-> Primär geht es dabei um den p-Wert und wie wir ihn in den Empirischen Projekten verwenden können.

Beispiel einer Präsentation aus einem englischsprachigen Unterricht: Best practice example of a presentation (2019)

19
10

18.12.
  

Test 7
M & N

Schritt Q: Diskrete Verteilungen

Schritt R: Stetige Verteilungen

 

Wie gefällt euch unser Unterricht?
Bitte nehmt an der EVALUATION 2024/25 teil - Danke!


. 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 auch bei Matheguru (Interaktiv unten auf der Seite)        
- Interaktive Grafiken zum selbst Ausprobieren z.B. auf http://elsenaju.info/Funktionen/Gauss-Plotter.htm

Hausaufgabe:
Recherchieren Sie William Sealy Gosset und was er mit Statistik zu tun hat

20
10

19.12.

Heute stellen die Teams die ersten Ergebnisse der multiplen Regressionen (2: Teams 5-9)

Schritt R: Stetige Verteilungen

Was haben Sie über William Sealy Gosset herausgefunden?

In der Modulübung
- lösen wir gemeinsam Aufg. 4 dieser Klausur
- 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)

21
11

8.1.

Test 8
O - Q !!

Ich wünsche allen ein frohes,
gesundes und erfolgreiches Jahr 2025 !!

Schritt S: Zentraler Grenzwertsatz und Approximationen von Verteilungen

Bitte WÜRFEL mitbringen / bereitlegen
Experimentelles_Wuerfeln.xls

22
11

9.1.

Schritt T: Einführung in die Schätztheorie und Konfidenzintervalle

Vorstellungen der empirischen Projekte (ab ca. 16:00/16:30 - nach den Fragen zum aktuellen Stoff):
Team 1 - Mietpreise bei Wohnungssuche in Bremen
Team 2 - Zahlungsbereitschaft WG-Zimmer
Team 3 - Preis E-Autos

Hinweis: Ich werde allen Teams die Bewertungen der empirischen Projekte übermitteln, nachdem alle Vorträge abgeschlossen sind.

 
23
12

15.1.

Test 9
R & S

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

Wie gefällt euch unser Unterricht?
Bitte nehmt an der EVALUATION 2024/25 teil -
(bis 17.1. verfügbar) Danke!

Achtung: Überprüfen Sie bitte, ob Sie - und alle anderen - unten in der Tabelle der Houses richtig eingetragen sind. Die Punkt für den HouseCup werden auf dieser Basis eingetragen.

Wir haben mit den Übungsaufgaben begonnen (MC, 8-8 usw.), um uns die Konfidenzintervalle gründlich zu erarbeiten. Hier werden wir weiter gemeinsam üben, sobald Ihre Fragen beantwortet sind)

24
12

16.1.

Schritt U: Hypothesentests allgemein

Schritt V: Parametrische Tests: Mittelwerte und Anteilswerte

Vorstellungen der empirischen Projekte (ab ca. 16:00/16:30 - nach den Fragen zum aktuellen Stoff):
Team 4 - Vertragswert von NFL-Spielern
Team 5 - Citybikes
Team 6 - BIP - Einflussfaktoren

Hinweis: Ich werde allen Teams die Bewertungen der empirischen Projekte übermitteln, nachdem alle Vorträge abgeschlossen sind.

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

Nach Beantwortung Ihrer Fragen üben wir den Hypothesentest für den Mittelwert anhand Aufgabe 5 (5.1 bis 5.3) der Klausur EFA WS 2016-17 und weiterer Übungsaufgaben
25
13

22.1.

Test 10
T - V !!

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

 
26
13

23.1.

Schritt W: Erweiterung der parametrischen und nicht-parametrische Tests

Ergebnisse der Evaluation - Danke!

Vorstellungen der empirischen Projekte (ab ca. 16:00/16:30 - nach den Fragen zum aktuellen Stoff):
Team 7 - Social-Media-Nutzung
Team  9 - Leasingpreis eines Fahrzeugs

Hinweis: Ich werde allen Teams die Bewertungen der empirischen Projekte übermitteln, nachdem alle Vorträge abgeschlossen sind.

Ich freue mich über ein paar Follower, Daumen und Kommentare auf youtube.com/@statistikschritte

Und auch über Bewertungen des Buches und der Formelsammlung bei Amazon und anderen Portalen

Danke!

27
14

29.1.

Test 11
V, W

Überblick und praktische Anwendungen

Praktische Übungen mit Ihren Befragungsdaten:
Excel-Datei mit Befragungsdaten aus unserem WS 24/25 (Link oben in Woche 2)
- 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
28
14

30.1.

Vorstellungen der empirischen Projekte (ab ca. 16:00/16:30 - nach den Fragen zum aktuellen Stoff):
Team 10 - Kraftstoffverbrauch von Fahrzeugen
Team 11 - Preis von (Apple) Laptops

Rückblick:
- "What did we learn?"
= Welche Themen fandet ihr besonders interessant - bei welchen erwartet ihr, dass sie in anderen Unterrichten und in der Praxis wieder auftauchen?

Praktische Übungen mit Ihren Befragungsdaten:
Excel-Datei mit Befragungsdaten aus unserem WS 24/25 (Link oben in Woche 2)
- 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?

 

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 16.10.24

Mitglieder:

(Namen werden eingetragen)

Rasmus
Marc
Ines
Amada
Georg
Sabri
Ahmet
 
Nicolas
Kassem
Laura
Nisa
Helen
Ilian
Semi

Mert
Jan
Reena
Sawsan
Abdul Rahman

Roschin
Wadim

Sebo,
Bjarne,
Omel,
Selin,
Mikis
Paul
Ana

Barwin
Diane
Thuc,
Mert
Patrik
Gibriel
Carsten
Thilo
Tobias
Aaron
Cihan
Koray
Erste Sitzung im Unterricht (16.10)
Ü 1-1 Aufgaben für alle:
Planung StudierBar, alle Fragen, insbesondere -->
Heißgetränke Kaltgetränke Snacks Kuchen und Torten Öffnungszeiten Produkte
24.10.

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.

30.10.
(da 31.10. Feiertag)
 bis LE D
1-3; 1-5
2-7
1-5 (für Altersgruppe, Geburtsort und noch zwei weitere Merkmale)
2-6, 2-8
2-4
2-10, 2-12
2-1
2-14
2-2
2-15
2-3
2-16
7.11.
 bis LE F
2-17
3-3
2-18
3-4
2-20
3-6
2-21
2-25, 2-27
2-26
14.11.
 bis LE G
3-7 bis 3- 8
3-9 und 3-10
3-11 bis 3-12
3-14, 3-15
3-16, 3-17
3-20, 3-28
21.11. ->
  bis LE H
3-18 + 3-21
3-23, 3-25,
3-27
3-29 + 3-31
3-32
3-34
(28.11.
 bis LE J
4-9
4-8
4-7
4-4 - 4-5
4-2 - 4-3
4-1)
5.12.
  bis LE L
4-10, 4-11
4-12, 4-13
5-1 - 5-3
5-5 - 5-8
5-9
5-10 - 5-11
12.12.
 bis LE O
6-11, 6-12
7-1 bis 7-3
6-8, 6-9
7-4 bis 7-6
6-5,6-22
7-7 bis 7-8
6-3, 6-18
7-9 bis 7-10
6-1, 6-16
7-11 bis 7-13
6-13, 6-14
7-14 bis 7-15
19.12.
(vgl. Aufg. 4 dieser Klausur)
7-16
7- 25, 7-26
7-17
7- 27, 7-28
7-18
7- 29
7-19
7-30
7-22, 7-23
7- 31
7-24
7- 32
9.1.23  
8-11, 8-12
8-9, 8-10
8-6, 8-8
8-5, 8-7
8-2, 8-4
8-1, 8-3
16.1.
8-13,
8-18
8-14,
8-19
8-15,
8-20
8-16,
8-21
8-17,
8-22
8-23
23.1.
gemeinsam: 8-31
8-24
8-25
8-26
8-27
8-28
8-29, 8-30
30.1.

gemeinsam: AS-6

Beachten Sie auch
frühere Klausuraufgaben
(-> Klausuren)

AS-1
AS-2
AS-3
AS-4
AS-5
AS-7

 
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
 

Nach oben (Übersicht)
 
  A
uf dieser Seite sind Sie BesucherIn Nummer:


 
Hochschule Bremen
Fakultät Wirtschaftswissenschaften
P.S.: VWL und Statistik