316202 Statistical and Econometric Models (V) (SoSe 2016)

Inhalt, Kommentar

The objective of this course is to get the participants up and running with some
basic statistical/econometric techniques, in particular, estimation and inference
with linear models for cross-sectional data.

Doing (applied) statistics/econometrics means using a computer full time and---to
some extend---this class is going to reflect this fact. Students will have the opportunity
to pick up some skills in using the statistical software R.

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Students are assumed to have basic knowledge of multivariate calculus, basic statistics
and probability, as well as matrix algebra.

A prior course on real analysis/measure-theoretic probability is certainly helpful but not required.
The same applies to further statistical/econometric preknowledge.

Some experience with the statistical software R (or some comparable package) is handy, but
can be picked up during the class as well.

Literaturangaben

Main text: Davidson, Russell. (2004). Econometric theory and methods. New York, NY [u.a.]: Oxford Univ. Press.

Further references will be given in the lecture notes.

Lehrende

Termine ( Kalendersicht )

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Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
31-M-Ectr1 Econometrics 1 Statistical and Econometric Models benotete Prüfungsleistung
Studieninformation

Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.

Studiengang/-angebot Gültigkeit Variante Untergliederung Status Sem. LP  
Statistische Wissenschaften / Master (Einschreibung bis SoSe 2014) SW3; SW3A   7  
Studieren ab 50    

Each week there will be some mandatory reading and a list of exercises.
Students are expected to do the reading, attend the lectures, attempt some
of the exercises on their own, and actively participate in the tutorial sessions.

Grades will be assinged on the basis of a midterm and a final exam.

Lernraum (E-Learning)
Lernraum (E-Learning)
Adresse:
SS2016_316202@ekvv.uni-bielefeld.de
Lehrende, ihre Sekretariate sowie für die Pflege der Veranstaltungsdaten zuständige Personen können über diese Adresse E-Mails an die Veranstaltungsteilnehmer*innen verschicken. WICHTIG: Sie müssen verschickte E-Mails jeweils freischalten. Warten Sie die Freischaltungs-E-Mail ab und folgen Sie den darin enthaltenen Hinweisen.
Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die Teilnehmer*innen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_70003173@ekvv.uni-bielefeld.de
Hinweise:
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
E-Mailarchiv
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Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
Freitag, 11. Dezember 2015 
Letzte Änderung Zeiten:
Freitag, 22. Juli 2016 
Letzte Änderung Räume:
Freitag, 22. Juli 2016 
Art(en) / SWS
Vorlesung (V) / 4
Einrichtung
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
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Planungshilfen
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70003173