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#70190 / #5

Seit SoSe 2025

Deutsch, Englisch

Multivariate Statistical Learning

6

Werwatz, Axel

Benotet

Schriftliche Prüfung

Englisch

Zugehörigkeit


Fakultät VII

Institut für Volkswirtschaftslehre und Wirtschaftsrecht

37312100 FG Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik

Volkswirtschaftslehre

Kontakt


H 57

Werwatz, Axel

axel.werwatz@tu-berlin.de

Lernergebnisse

Die Studierenden lernen, Statistische Methoden anzuwenden. Sie können Multivariate Daten untersuchen, zusammenfassen, klassifizieren, gruppieren und erklären.

Lehrinhalte

Explorative Datenanalyse, multivariate Verteilungen und Schlussfolgerungen, diskriminante Analyse, Clusteranalyse, Hauptkomponentenanalyse, Faktoranalyse

Modulbestandteile

Pflichtbereich

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWS ISIS VVZ
Multivariate statistical learningUE71 210 L 1587SoSeen2
Multivariate statistical learningVL71 210 L 1586SoSeen2

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Multivariate statistical learning (UE):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Präsenzzeit15.02.0h30.0h
Vor-/Nachbereitung15.02.0h30.0h
60.0h(~2 LP)

Multivariate statistical learning (VL):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Präsenzzeit15.02.0h30.0h
Vor-/Nachbereitung15.02.0h30.0h
60.0h(~2 LP)

Lehrveranstaltungsunabhängiger Aufwand:

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Klausurvorbereitung1.060.0h60.0h
60.0h(~2 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 180.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 6 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Vorlesung und Übung Übung findet in einem Computerraum statt, wobei mit realen oder simulierten Datensätzen und der Statistiksoftware STATA gearbeit wird. EIne Einführung in STATA erfolgt in der ersten Übung.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Ökonometrie Statistik I Statistik II

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Schriftliche Prüfung

Sprache(n)

Englisch

Dauer/Umfang

90 Min

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Dieses Modul ist nicht auf eine Anzahl Studierender begrenzt.

Anmeldeformalitäten

Bitte beachten Sie die Hinweise auf unserer Website (http://www.statistik.tu-berlin.de).

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  verfügbar
Zusätzliche Informationen:
Unterlage wird passwortgeschützt für Teilnehmer auf ISIS hochgeladen.

 

Literatur

Empfohlene Literatur
Afifi, A., Clark, V. A. und May, S. (2004), Computer-Aided Multivariate Analysis, 4th Edition, Chapman & Hall
Backhaus, K., Erichson, B. und Plinke, W. (2006), Multivariate Analysemethoden - Eine anwendungsorientierte Einführung, 11. Aufl., Springer Verlag
Hamilton, L. C. (2006), Statistics with STATA, Brooks/Cole
Härdle, W. und Simar, L. (2006), Applied Multivariate Statistical Analysis, Springer
Hastie, T., Tibshirani, R. und Friedman, J. H. (2003) The Elements of Statistical Learning, Springer

Zugeordnete Studiengänge


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Industrial Economics (M. Sc.)11SoSe 2025SoSe 2025
Information Systems Management (Wirtschaftsinformatik) (M. Sc.)11SoSe 2025SoSe 2025
Soziologie technikwissenschaftlicher Richtung (B. A.)11SoSe 2025SoSe 2025
Wirtschaftsingenieurwesen (M. Sc.)11SoSe 2025SoSe 2025

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges

Keine Angabe