Moses - Multivariate Statistical Learning

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Modul / Version
#70190 / #6

Gültigkeit
Seit WiSe 2025/26

Verfügbare Sprache(n)
Deutsch, Englisch

Titel des Moduls
Multivariate Statistical Learning

Leistungspunkte
6

Modulverantwortliche*r
Werwatz, Axel

Benotung
Benotet

Prüfungsform
Schriftliche Prüfung

Lehrsprache(n)
Englisch

Zugehörigkeit

Fakultät
Fakultät VII

Institut
Institut für Volkswirtschaftslehre und Wirtschaftsrecht

Fachgebiet
37312100 FG Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik

Prüfungsausschuss
Volkswirtschaftslehre

Kontakt

Sekretariat
H 57

Ansprechpartner*in
Werwatz, Axel

E-Mail-Adresse
axel.werwatz@tu-berlin.de

Webseite

http://www.statistik.tu-berlin.de

Diese Modulbeschreibung gilt nicht im aktuellen Semester.

Die Modulbeschreibung gilt nur für den Zeitraum Seit WiSe 2025/26. Die Version für das aktuelle Semester (SoSe 2025) finden Sie hier: Modulbeschreibung des SoSe 2025

Lernergebnisse

Die Studierenden lernen, Statistische Methoden anzuwenden. Sie können Multivariate Daten untersuchen, zusammenfassen, klassifizieren, gruppieren und erklären. Umweltökonomische Themen können an unserem FG insbesondere im Modul „Applied Environmental Econometrics in R“ vertieft werden.

Lehrinhalte

Explorative Datenanalyse, multivariate Verteilungen und Schlussfolgerungen, diskriminante Analyse, Clusteranalyse, Hauptkomponentenanalyse, Faktoranalyse. Umweltökonomische Themen können an unserem FG insbesondere im Modul „Applied Environmental Econometrics in R“ vertieft werden.

Modulbestandteile

Pflichtbereich

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Lehrveranstaltungen	Art	Nummer	Turnus	Sprache	SWS	ISIS	VVZ
Multivariate statistical learning	UE	71 210 L 1587	SoSe	en	2
Multivariate statistical learning	VL	71 210 L 1586	SoSe	en	2

ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Multivariate statistical learning (UE):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Präsenzzeit	15.0	2.0h	30.0h
Vor-/Nachbereitung	15.0	2.0h	30.0h
			60.0h(~2 LP)

Multivariate statistical learning (VL):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Präsenzzeit	15.0	2.0h	30.0h
Vor-/Nachbereitung	15.0	2.0h	30.0h
			60.0h(~2 LP)

Lehrveranstaltungsunabhängiger Aufwand:

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Klausurvorbereitung	1.0	60.0h	60.0h
			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 In der Übung werden Inhalte auch mithilfe von Jupyter Notebooks vertieft, wobei mit realen oder simulierten Datensätzen und Python gearbeitet wird. Eine Einführung in Python erfolgt nicht und es wird kein Python Code in der Klausur abgefragt.

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

Die Anmeldung zur Prüfung erfolgt generell über Moses. Die 2. Wiederholungsprüfung findet in der Statistik schriftlich statt. Studierende beachten bitte hierbei das zusätzliche Anmeldeprocedere (Anmeldeformular) des Prüfungsamts. Evtl. aktuelle Informationen bitte auf (http://www.statistik.tu-berlin.de) abrufen. Bitte beachten Sie aktuelle 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

Semester:

Zeige auch ausgelaufene Studiengänge und StuPOs

Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

	Studiengang / StuPO	StuPOs	Verwendungen	Erste Verwendung	Letzte Verwendung
Dieses Modul findet in keinem Studiengang Verwendung.

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges

Keine Angabe