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Statistical Inference I - Detailseite

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Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung/Übung Veranstaltungsnummer 7010321
Semester WiSe 2023/24 SWS 4
Rhythmus jedes Semester Moodle-Link https://moodle.hu-berlin.de/course/view.php?id=90845#section-3
Veranstaltungsstatus Freigegeben für Vorlesungsverzeichnis  Freigegeben  Sprache englisch
Belegungsfrist Es findet keine Online-Belegung über AGNES statt!
Veranstaltungsformat Präsenz

Termine

Gruppe 1
Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Do. 10:00 bis 12:00 wöch Institutsgebäude - 22 Spandauer Straße 1 (SPA 1) - (Unterrichtsgroßraum) Greven findet statt

Vorlesung

 
Do. 16:00 bis 18:00 wöch Institutsgebäude - 22 Spandauer Straße 1 (SPA 1) - (Unterrichtsgroßraum) Simnacher findet statt

Übung

 
Gruppe 1:
 


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Greven, Sonja, Professorin, Dr.
Simnacher, Marco
Studiengänge
Abschluss Studiengang LP Semester
Bachelor of Arts  Volkswirtschaftslehre Zweitfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2016 )     -  
Bachelor of Science  Betriebswirtschaftslehre Monobachelor ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2016 )     -  
Bachelor of Science  Volkswirtschaftslehre Monobachelor ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2016 )     -  
Bachelor of Science  Volkswirtschaftslehre Zweitfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2016 )     -  
Bachelor of Science  Wirtschaftspädagogik (WV) Kernfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2016 )     -  
Bachelor of Science  Wirtschaftspädagogik (WV) Kernfach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2016 )     -  
Master of Education (BS)  Betriebl. Rechnungswesen 2. Fach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2015 )     -  
Master of Education (BS)  Wirtschaftspädagogik (WV) 1. Fach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2015 )     -  
Master of Science  Betriebswirtschaftslehre Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2016 )     -  
Master of Science  Economics/ Management Sc. Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2016 )     -  
Master of Science  Statistik Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2016 )     -  
Master of Science  Volkswirtschaftslehre Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2016 )     -  
Master of Science  Wirtschaftsinformatik Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2016 )     -  
Programmstudium-o.Abschl.  Betriebswirtschaftslehre Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Programmstudium-o.Abschl.  Volkswirtschaftslehre Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Programmstudium-o.Abschl.  Wirtschaftspädagogik (WV) Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Programmstud.-o.Abschl.MA  Betriebswirtschaftslehre Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Programmstud.-o.Abschl.MA  Statistik Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Programmstud.-o.Abschl.MA  Volkswirtschaftslehre Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Programmstud.-o.Abschl.MA  Wirtschaftsinformatik Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Programmstud.-o.Abschl.MA  Wirtschaftspädagogik (WV) Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Zuordnung zu Einrichtungen
Einrichtung
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Statistik
Inhalt
Kommentar

The students learn to understand the foundations and general properties of likelihood-based statistical inference and the Bayesian approach to statistical learning including the implementation of these approaches in statistical software using appropriate numerical procedures. Topics: likelihood function and likelihood principles, maximum likelihood estimators and their properties, numerical procedures for maximum likelihood estimation, likelihood-based tests and confidence intervals (derived from Wald, score, and likelihood ratio statistics), Bootstrap, Bayes theorem, Bayes estimators and their properties, Bayesian credible intervals, prior choices, computational approaches for Bayesian inference, model choice.

Bemerkung

StO/PO BA BWL und VWL 2016: 6 LP, Modul "Statistical Inference I"

StO/PO MA 2016: 6 LP, Modul: "Statistical Inference I"

StO/PO MEMS 2016: 6 LP, Modul: "Statistical Inference I", Major: Quantitative Methods

Prüfung

Wriiten exam (90 min)

Strukturbaum

Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2023/24. Aktuelles Semester: SoSe 2024.
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