Modul 31-M-ASM2 Advanced Statistical Methods II
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Erläuterung zu den Modulelementen
Hinweise zur Veranstaltungswahl:
Es sind zwei Veranstaltungen zu verschiedenen Themengebieten zu belegen.
Begründung der Notwendigkeit von zwei Modulteilprüfungen:
Im Rahmen des Moduls werden verschiedene Arten von Kompetenzen vermittelt (methodisch formales Verständnis, statistisches Denken, Problemlösungsorientierung, praktische Umsetzung statistischer Analysen) und im Rahmen jeweils geeigneter Prüfungsformen (Hausarbeit, mündliche Prüfung, Klausur, Projekt mit Ausarbeitung) überprüft. Eine derartige Überprüfung im Rahmen einer einzigen Modulprüfung ist nicht sinnvoll möglich, daher erfolgt die Modulprüfung im Rahmen mehrerer Modulteilprüfungen.
Veranstaltungen aus dem Bereich Statistik und/oder in (einem) methodisch verbundenen Gebiet(en) (I.) (Projekt o. Seminar o. Vorlesung o. Vorlesung mit Übungsanteil)
| Belegnr | Lehrende*r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 311834 | Tierney, Hottung, Wetzel |
Open-Book-Klausur: Operations Research Models am 23.02.21
1. Anmeldung für die Prüfung zum Modul 31-MM34 für Studierende des Masterstudiengangs Wirtschaftswissenschaften: Portfolio, bestehend aus folgenden Teilen: drei Übungs- bzw. Programmieraufgaben, die veranstaltungsbegleitend gestellt werden, einem veranstaltungsbegleitenden Gruppenprojekt und einer Abschlussklausur. Veranstaltungen des Moduls:
2. Anmeldung für die Prüfung zum Modul 31-M-ASM2 für Studierende des Masterstudiengangs Data Science: 60-minütige Klausur Prüfer: Prof. Dr. Tierney
Anmeldung über das eKVV bis zum
16.02.21
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Kl |
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| 312413 | Tierney, Wetzel, Hottung |
Operations Research Models
Die Veranstaltung findet ggfs. als distance learning statt. |
V | Di 16-18 ONLINE [26.10.2020-12.02.2021] |
|
| 312419 | Frahnow |
Überlebensanalyse und Risikovorhersage
Die Veranstaltung findet ggfs. als distance learning statt. eKVV Teilnahmemanagement |
V | Fr 10-12 ONLINE [02.11.2020-12.02.2021] |
|
| 312420 | Fuchs |
Bayesian Statistics I
Die Veranstaltung findet ggfs. als distance learning statt. eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English |
V | Do 14-16 ONLINE [02.11.2020-12.02.2021] |
|
| 312501 | Bauer |
Methoden der Ökonometrie
Die Veranstaltung findet ggfs. als distance learning statt. |
V | Do 16-18 ONLINE [02.11.2020-12.02.2021] |
|
| 312512 | Langrock |
Hidden Markov Models
Die Veranstaltung findet ggfs. als distance learning statt. Course taught in English |
V |
Mo 8:30-16:30 ONLINE [01.03.2021]
Di 8:30-16:30 ONLINE [02.03.2021] Mi 8:30-16:30 ONLINE [03.03.2021] Do 8:30-16:30 ONLINE [04.03.2021] Fr 8:30-16:30 ONLINE [05.03.2021] |
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| 312817 | Tierney, Hottung, Wetzel |
Masterseminar: Advanced Topics in Operations Research
Die Veranstaltung findet ggfs. als distance learning statt. Begrenzte Teilnahmezahl: 4 |
S | N.N. ONLINE [26.10.2020-12.02.2021] |
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| 392232 | Schönhuth |
Learning in Big Data Analytics
Zoom Meeting Course taught in English |
S | Mo ONLINE [09.11.2020-12.02.2021] |
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Veranstaltungen aus dem Bereich Statistik und/oder in (einem) methodisch verbundenen Gebiet(en) (II.) (Projekt o. Seminar o. Vorlesung o. Vorlesung mit Übungsanteil)
| Belegnr | Lehrende*r | Thema | Art | Termine | Mein eKVV |
|---|---|---|---|---|---|
| 312419 | Frahnow |
Überlebensanalyse und Risikovorhersage
Die Veranstaltung findet ggfs. als distance learning statt. eKVV Teilnahmemanagement |
V | Fr 10-12 ONLINE [02.11.2020-12.02.2021] |
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| 312420 | Fuchs |
Bayesian Statistics I
Die Veranstaltung findet ggfs. als distance learning statt. eKVV Teilnahmemanagement Course taught in English |
V | Do 14-16 ONLINE [02.11.2020-12.02.2021] |
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| 312501 | Bauer |
Methoden der Ökonometrie
Die Veranstaltung findet ggfs. als distance learning statt. |
V | Do 16-18 ONLINE [02.11.2020-12.02.2021] |
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| 312512 | Langrock |
Hidden Markov Models
Die Veranstaltung findet ggfs. als distance learning statt. Course taught in English |
V |
Mo 8:30-16:30 ONLINE [01.03.2021]
Di 8:30-16:30 ONLINE [02.03.2021] Mi 8:30-16:30 ONLINE [03.03.2021] Do 8:30-16:30 ONLINE [04.03.2021] Fr 8:30-16:30 ONLINE [05.03.2021] |
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