Typ: Vorlesung/Übung

Leistungspunkte: 6 LP (Master Economics) - 6 LP (Master Statistics)

Hochschule/Fachbereich/Institut: Freie Universität Berlin / Fachbereich Wirtschaftswissenschaft

Verantwortliche/r: Dozentin oder Dozent des Moduls

Zugangsvoraussetzungen: keine

Qualifikationsziele: Die Studentinnen und Studenten beherrschen die Schlußweisen der Bayes-Statistik. Sie können Schätzungen anhand der Posteriori-Verteilung für einfache Fälle herleiten und verstehen allgemeine Konzepte zur Simulation von Ziehungen aus der Posteriori-Verteilung. Sie verstehen die Wichtigkeit der Bestimmung einer Prior-Verteilung.

Sie können diese Konzepte auf das Problem fehlender Daten in Surveys anwenden. Sie sind mit dem Ansatz der Multiplen Imputation vertraut und kennen seinen Vorteil gegenüber naiven Ansätzen bzw. der einfachen Imputation.

Inhalte:

-      Der Bayes-Ansatz in der Statistik

-      Konjugierte Verteilungen

-      Verfahren zur Simulation von Posteriori Verteilungen im allgemeinen Fall

-      Nonresponse und Bayes-Statistik

-      Der Multiple Imputations Ansatz von Rubin

Lehr- und Lernformen

Präsenzstudium (Semesterwochen-stunden = SWS)

Formen aktiver Teilnahme

Arbeitsaufwand

(Stunden)

Vertiefungsvorlesung

2

Teilnahme an Diskussionen, Stellungnahme zu Thesen

Präsenzzeit Vorlesung

Präsenzzeit Übung

Vor- und Nachbereitung Vorlesung

Vor- und Nachbereitung Übung

Hausarbeit

30

15

45

45

45

Methodenübung

1

Beantwortung von Problemstellungen und Aufgaben zu Übungszwecken

Modulprüfung

 X

Veranstaltungssprache

 Englisch oder Deutsch

Pflicht zur regelmäßigen Teilnahme

 Teilnahme wird empfohlen

Arbeitsaufwand insgesamt

 180 Stunden

 6 LP

Dauer des Moduls

 ein Semester

Häufigkeit des Angebots

 Regelmäßig im Teleteaching-Verbund Bamberg/Berlin/Trier  

Verwendbarkeit

 Masterstudiengang Statistics (Vertiefungsgebiet Survey Statistics)

 Masterstudiengang Economics (Anerkennung über das Modul Advanced Survey Statistics)