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Advanced topics in applied quantitative methods - Detailseite

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Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar Veranstaltungsnummer 53068
Semester SoSe 2019 SWS 2
Rhythmus keine Übernahme Moodle-Link  
Veranstaltungsstatus Freigegeben für Vorlesungsverzeichnis  Freigegeben  Sprache englisch
Belegungsfristen - Eine Belegung ist online erforderlich

Termine

Gruppe 1 iCalendar Export iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer
iCalendar Export Mo. 10:00 bis 12:00 wöch
Einzeltermine anzeigen
Institutsgebäude - K12b Universitätsstraße 3b (UNI 3) - (Übungsräume)   findet statt     50
Gruppe 1:
Zur Zeit keine Belegung möglich


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Beber, Bernd , Ph.D.
Studiengänge
Abschluss Studiengang LP Semester
Bachelor of Arts  Sozialwissenschaften Monobachelor ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2014 )   -  
Programmstudium-o.Abschl.  Sozialwissenschaften Programm ( POVersion: 1999 )   -  
Zuordnung zu Einrichtungen
Einrichtungen
Kultur-, Sozial- und Bildungswissenschaftliche Fakultät, Institut für Sozialwissenschaften, Politisches Verhalten im Vergleich
Kultur-, Sozial- und Bildungswissenschaftliche Fakultät, Institut für Sozialwissenschaften
Inhalt
Kommentar

This course aims to familiarize social science students with the concepts and tools that will enable them to critically evaluate quantitative academic and policy studies and to conduct their own quantitative research. It builds on students’ prior coursework, deepens their understanding of introductory concepts, and discusses a number of advanced topics, including maximum likelihood, bootstrapping and Monte Carlo methods, and model fit and regression diagnostics. Particular attention will be paid to techniques for causal inference such as regression discontinuity and instrumental variable estimation. The course will discuss social science applications throughout the semester, with examples in both R and Stata, and students will be asked to conduct their own applied analysis using either software package.

Literatur

Angrist, Joshua D., and Jörn-Steffen Pischke. 2014. Mastering Metrics. Princeton University Press.
Gelman, Andrew, and Jennifer Hill. 2006. Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models. Cambridge University Press.

Strukturbaum

Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2019. Aktuelles Semester: WiSe 2019/20.
Humboldt-Universität zu Berlin | Unter den Linden 6 | D-10099 Berlin