Suchen Sie Hilfe bei Statistische Methoden der BWL und VWL? Dann sind Sie bei uns herzlich willkommen, an unseren Kurs für statistische Methoden der BWL und VWL als Vorlesung oder als Prüfungsvorbereitung teilzunehmen. Sie werden also nicht nur die Beschreibende Statistik lernen, sondern auch die Vertiefung in der Wahrscheinlichkeitstheorie, die schließende Statistik sowie die Erweitung in der Ökonometrie und Regressionsanalyse erhalten, d. h. von Mittelwert bis zur Multiregression. Wir decken somit die wichtigsten Lehrinhalte im Fach Statistik.
Statistik ist Teil der Quantiativen Methoden, die unter anderem in der Wirtschaftswisenschaften eingesetzt wird. Wir vermitteln Studierenden an Universitäten, Hochschulen, Dualen Hochschulen, Berufsakademie Fachwissen über die Methoden der Statistik und führen Praxisbeispiele durch. Melden Sie sich rechtzeitig für die Abschluss-Prüfungsvorbereitung, Statistk-Nachhilfe und Kurs.
Kursinhalte für statistische Methoden der VWL und BWL
In dieser Lehrveranstaltung bzw. Prüfungsvorbereitung für statistsche Methoden der VWL und BWL erhalten Sie dazu folgenden Lehrinhalte:
- Beschreibende Statistik
- Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Schließende Statistik
- Vertiefung in der Ökonometrie
Teil 1: Beschreibende Statistik
In Teil 1 führen wir zuerst die Grundlagen für Statistik für diskrete Statistik ein. Die Lernziele sind somit wie folgt: Am Ende von ersten Teil sollten Sie alle Lernziele verstehen. Zuerst möchten sie verstehen,
- was statistische Einheiten, Merkmale sowie Variablen sind.
- was den Unterschied zwischen Grundgesamtheit und Stichproben bzw. Teilgesamtheiten ist.
- wie Sie einen Urliste aus Beobachtungen erstellen können.
- was den Unterschied zwischen absolute Häufigkeiten und relative Häufigkeit ist.
- die Erstellung von Häufigkeitsfunktionen, Verteilungsfunktionen, Histogramm und Häufigkeitsdichte
- Maßzahlen zur Beschreibung statistischer Verteilungen wie arithmetisches, geometrisches und harminisches Mittel, Median, Modus, Varianz und Standardabweichung, Quantile, Quartile, Konzentrationsmaße, Lorenz-Kurven und GINI-Koeffizienten
- Zweidimensionale Verteilungen mittels Kontingenztabellen für gemeinsame Verteilung, Randverteilungen und Bedingte Verteilungen.
- den Zusammenhang zwischen Kovarianz, Korrelationskooffizient und Kontingenzkoeffizient.
- einfache Lineare Regressionsrechnung, Umkehrregression sowie nichtlieare und mehrfache Regression.
Teil 2: Wahrscheinlichkeitsrechnung
In Teil 2 vertiefen wir das Wissen aus Teil 1 und formalisieren die Erkenntnisse für erkennbaren Muster, Spiele, Wiederholungen etc. Am Ende von Teil 2 verstehen Sie:
- wie elementare Kombinatorik funktioniert.
- die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie wie Ereignisse, Ereignisraum und Ereignismengen sowie Axiomatik der Wahrscheinlichkeitstheorie und das BAYES-Theorem
- wie Zufallszahlen sich verhalten und den Unterschied zwischen dikrete und stetige Verteilungen
- die Anwendung von der Tschebyschevschen Ungleichung, Momente und Momenterzeugende Funktionen
- Mehrdiemensionale Zufallsvariablen
- Stochastische Modelle und spezielle Verteilungen
- Wichtige Grenzwertsätze wie das Gesetz der großen Zahlen, Bernoullis Gesetz, Hauptsatz der Stistik, Zentralgrenzwertsatz und Konvergenz von Verteilungen.
Teil 3: Schließende Statistik
In Teil 3 werden die Erkenntnisse aus Teil 1 und 2 weiterverteift und um folgende Lernziele erweitert. Am Ende von Teil 3 verstehen Sie
- Punktschätzung von Parametern einer Grundgesamtheit
- Interwallschätzungen
- Statistische Tests
- spezielle Testverfahren
- Multi-Regressionsanalyse
- Stochastische Prozesse und Zeitreihenmodelle
Teil 4: Vertiefung in der Ökonometrie und Regressionsanalyse
In diesem Abschnitt erfolgt die Vertiefung von Teil 1 bis 3 in weitere spezielle Themen der schleißenden Statistik (Ökonometrie). Lernziele finden Sie m Lernbereich für Ökonometrie.
Literatur
In dieser Lehrveranstaltung werden folgende Literaturhinweise:
- Statistische Methoden der VWL und BWL: Theorie und Praxis (5. aktualisierte Auflage) von Josef Schira (2016) von Pearson Studium Verlag
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