Modul 31-M-ISDA Introduction to Statistical Data Analysis

Die Studierenden sollen in den beiden zu besuchenden Vorlesungen statistische Denkweisen verinnerlichen und mit realen Datenproblemen umgehen können. Im Modul lernen die Studierenden grundlegende Methoden der multivariate Datenanalyse kennen. Insbesondere verschiedene Konzepte der Modellierung der Zusammenhänge verschiedener Variabler werden erlernt. In dieser Hinsicht stellt die klassische lineare Regressionsanalyse einen Schwerpunkt dar. Die Studierenden sollen die etablierten statistischen Verfahren zur (wirtschafts-)wissenschaftlichen Datenanalyse beherrschen und ihre Grenzen kennen. Darüber hinaus sollen sie lernen, fachspezifische Fragestellungen mit dafür geeigneten Daten und Methoden zu adressieren.

In both courses included in the module students internalize statistical thinking and learn to deal with typical problems involved in working with real life data. Basic methods of the multivariate analysis of data set are presented focusing on the modeling of the interaction between different variables, in particular in the context of the classical linear regression model. Students will learn to master established methods for the analysis of (economic) data sets including an assessment of limits of the methods. Moreover students learn to address research questions by using appropriate data sets and methods.

In den beiden zu besuchenden Vorlesungen des Moduls geht es einerseits um die Erweiterung und Vertiefung von bereits erworbenen statistischen Fähigkeiten, andererseits sollen moderne und rechnerintensive Methoden zum Einsatz kommen. In diesem Modul werden zunächst die Grundlagen ökonometrischer Einzelgleichungsmodelle (des allgemeinen und des verallgemeinerten linearen Modells) behandelt: Spezifikation, Parameterschätzung, Test, Konfidenzintervalle und Prognose. Dabei geht es sowohl um die theoretische Fundierung als auch die empirische Nutzung dieser Modelle. Die statistische Herangehensweise soll außerdem um wahrscheinlichkeitsbasierte Konzepte vervollständigt werden, um den Studierenden ein komplettes Spektrum von datenanalytischen Werkzeugen bereitzustellen.

Both courses in this module extend previously acquired skills in statistical modeling, both theoretically as well as in hands-on applications. In this module the foundations of econometrical single equation models (ordinary and generalized least squares) are discussed: specification, parameter estimation, statistical tests, confidence intervals and prediction. Both the theoretical basis as well as applications are discussed. Furthermore the statistical research methodology is extended using probability theoretical concepts, in order to provide a complete spectrum of scientific tools for data analysis.

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