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Advanced quantitative Methods I - Detailseite

  • Funktionen:
  • Online Belegung noch nicht möglich oder bereits abgeschlossen
Grunddaten
Veranstaltungsart Lektüreseminar Veranstaltungsnummer 53150
Semester WiSe 2021/22 SWS 2
Rhythmus keine Übernahme Moodle-Link  
Veranstaltungsstatus Freigegeben für Vorlesungsverzeichnis  Freigegeben  Sprache englisch
Belegungsfristen - Eine Belegung ist online erforderlich
Veranstaltungsformat Präsenz

Termine

Gruppe 1
Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Gebäude Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Mi. 09:00 bis 16:00 Einzel am 02.02.2022 001 (Seminarraum)
Stockwerk: EG


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Uni3b Institutsgebäude - Universitätsstraße 3b (UNI 3)

Außenbereich nutzbar Innenbereich eingeschränkt nutzbar Parkplatz vorhanden Barrierearmes WC vorhanden Barrierearme Anreise mit ÖPNV möglich
Zinn findet statt     20
Do. 09:00 bis 16:00 Einzel am 03.02.2022 001 (Seminarraum)
Stockwerk: EG


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Uni3b Institutsgebäude - Universitätsstraße 3b (UNI 3)

Außenbereich nutzbar Innenbereich eingeschränkt nutzbar Parkplatz vorhanden Barrierearmes WC vorhanden Barrierearme Anreise mit ÖPNV möglich
  findet statt     20
Fr. 09:00 bis 16:00 Einzel am 04.02.2022     findet statt     20
Gruppe 1:
Zur Zeit keine Belegung möglich


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Zinn, Sabine, Professorin, Dr.
Studiengänge
Abschluss Studiengang LP Semester
Master of Arts  Sozialwissenschaften Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2014 )   10  -  
Zuordnung zu Einrichtungen
Einrichtung
Kultur-, Sozial- und Bildungswissenschaftliche Fakultät, Institut für Sozialwissenschaften, Vergleichende Demokratieforschung und politische Systeme Osteuropas
Inhalt
Kommentar
In this seminar, methods of advanced quantitative methods for cross-sectional analysis are taught. 
Topics of the seminar are:
A. Properties of statistical estimators
B. Regression modelling:
- Linear regression (advanced level)
- Nonlinear models / generalized linear models
- Poisson regression
- Logit and probit model
- Ordered response models (ordered probit / logit model)
- Multinomial response models (multinomial logit model)
C. Survey design and survey weights (and how to use them)
In this context, we will also talk about model selection, transformation of variables, heteroscedasticity, and endogeneity.
We will use the statistical software R (with R-Studio as editor) in the seminar.
Either 5 or 10 ECTS points can be achieved in the course. 
For 5 points, all exercises must be worked on during the seminar and handed in after the seminar. 
For 10 points, the written elaboration of a research project (max. 12 pages) is necessary, for which the student already brings a topic, a question and an associated data set as a prerequisite.
 
Termin 4.2.2022 vsl. digital
Literatur
  • Suitable literature for the seminar is, e.g. 
  • Agresti, Alan. (2017). Statistical methods for the social sciences. Pearson.
  • Mittelhammer, R., & Mittelhammer, R. C. (1996). Mathematical statistics for economics and business (Vol. 78). New York: Springer.
  • Kabacoff, R. I. (2010). R in Action. Manning.
  • Fahrmeir, L., Heumann, C., Künstler, R., Pigeot, I., & Tutz, G. (2016). Statistik: Der Weg zur Datenanalyse. Springer-Verlag.
Bemerkung
The seminar is a three-day block seminar at the end of the semester (2.-4.2.2022, 9 am to 4 pm). 
The seminar is aimed at students who are either in a higher Master's degree year (about to write their Master's thesis) or doctoral students. 
The seminar is not suitable for Bachelor's students or Master's students at the beginning of their Master's studies, as it already presupposes extensive methodological knowledge. 

Strukturbaum

Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2021/22. Aktuelles Semester: SoSe 2025.
Humboldt-Universität zu Berlin | Unter den Linden 6 | D-10099 Berlin