Lehrstuhl für Statistik
Veranstaltungsdetails

Veranstaltungsdetails

Angewandte Statistik (Masterseminar)
SWS:
Untertitel:
Quantilsregression und nichtparametrische Schätzung
Dozierende:
Schnurbus, Joachim, Dr., Haupt, Harry, Prof. Dr., Fritsch, Markus
Veranstaltungstyp:
Seminar
Beginn des Lehrevaluationszeitraums:
Beschreibung:
Ablaufplan
1. Vorbesprechung und Themenvergabe: KW 17 (24.4-28.4.2017)
2. Zwischenpräsentation: KW 22 (29.5-2.6.2017)
3. Abschlusspräsentation und Abgabe der Seminararbeit: KW 26 (26.6-30.6.2017)

Inhaltsrahmen
Alle Arbeiten sollen zu mindestens 25% aus Theorie und Methodik und zu mindestens 25% aus Computation und Anwendung bestehen.
Wie die restlichen bis zu 50% der Arbeit zwischen Theorie, Anwendung, und Computation aufgeteilt werden, wird themenbezogen mit dem Betreuer abgestimmt.
Ort:
(WIWI) SR 026
Zeiten:
Termine am Mittwoch. 26.04. 17:00 - 20:00
Erster Termin:Mi , 26.04.2017 17:00 - 20:00, Ort: (WIWI) SR 026
Semester:
SS 17
Veranstaltungsnummer:
35802
TeilnehmerInnen
Masterstudierende der Studiengänge Business Administration, Wirtschaftsinformatik, und International Economics and Business.
Voraussetzungen:
Teilnehmer am Seminar sollten Kenntnisse der Regressionsanalyse haben, sowie bereits erfolgreich an mindestens zwei der Veranstaltungen 1. Methoden der Ökonometrie 2. Paneldatenanalyse 3. Multivariate Verfahren oder an gleichwertigen quantitativen Kursen teilgenommen haben. R Kenntnisse, z.B. nachgewiesen durch erfolgreiche Teilnahme an einer/mehrerer der Veranstaltungen Computergestützte Statistik 1/2/3 sind von Vorteil. Zur Seminaranmeldung sind bis Freitag, 21.04.2017 folgende Schritte durchzuführen: 1. in StudIP zur Veranstaltung eintragen und 2. einen aktuellen HISQIS-Auszug an statistik@uni-passau.de mailen.
Lernorganisation:
Einführender Vortrag; Verfassen einer Seminararbeit; Präsentationen der Studierenden
Leistungsnachweis:
Seminararbeit, ca. 10 Seiten; Präsentation 25 Minuten
Anrechenbar für:
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Master International Economics and Business > Version 1 > Masternote > Statistische und theoretische Grundlagen > 261110 | Seminar in Applied Statistics
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Master Wirtschaftsinformatik > Version 1 > Masternote > Methoden > 261110 | Seminar in Applied Statistics
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Master Business Administration > Version 1 > Masternote > Accounting, Finance and Taxation > Vertiefung > 261110 | Seminar in Applied Statistics
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Master Business Administration > Version 1 > Masternote > Methoden > 261110 | Seminar in Applied Statistics
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Master Business Administration > Version 1 > Masternote > International Management and Marketing > Grundlagen > 261110 | Seminar in Applied Statistics
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Master Business Administration > Version 1 > Masternote > Accounting, Finance and Taxation > Grundlagen > 261110 | Seminar in Applied Statistics
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Master Business Administration > Version 1 > Masternote > Wirtschaftsinformatik / Information Systems > Grundlagen > 261110 | Seminar in Applied Statistics
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Master Business Administration > Version 1 > Masternote > International Management and Marketing > Vertiefung > 261110 | Seminar in Applied Statistics
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Master Business Administration > Version 1 > Masternote > Wirtschaftsinformatik / Information Systems > Vertiefung > 261110 | Seminar in Applied Statistics
ECTS-Punkte:
7
Ende des Lehrevaluationszeitraums:
Literatur:
Grundlegende Quellen zu Theorie, Methodik und Anwendung finden sich in

1. Koenker, R. (2005), Quantile Regression, Cambridge University Press.
2. Koenker, R., & K.F. Hallock (2001), Quantile Regression, Journal of Economic Perspectives 15, 143-156.
3. Yu, K., Z. Lu, & J. Stander (2003), Quantile Regression: Applications and Current Research Areas, The Statistician 52, 331-350.
4. DiNardo, J., & J.L. Tobias (2001), Nonparametric Density and Regression Estimation, Journal of Economic Perspectives, 15(4), 11-28.
5. Ruppert, D., M.P. Wand, & R.J. Carroll (2003), Semiparametric Regression, Cambridge University Press.
6. Yatchew, A. (2003), Semiparametric Regression for the Applied Econometrician, Cambridge University Press.
7. Li, Q., & J.S. Racine (2007), Nonparametric Econometrics: Theory and Practice, Princeton University Press.
8. Racine, J.S. (2008), Nonparametric Econometrics: A Primer, Foundations and Trends in Econometrics, 3(1), 1-88.
http://socserv.mcmaster.ca/racine/ECO0301.pdf
9. Wand, M.P., & M.C. Jones (1995), Kernel Smoothing, Chapman & Hall.

Diese wurden durch Quellen zu Anwendung und Computation in R ergänzt:

10. Kleiber, C., and A. Zeileis (2008), Applied Econometrics with R, Springer.
11. Koenker, R. (2015), Quantile Regression in R: A Vignette.
https://cran.r-project.org/package=quantreg
12. Hayfield, T., & J.S. Racine (2008), Nonparametric econometrics: The np package, Journal of statistical software 27(5), 1-32.
https://cran.r-project.org/web/packages/np/index.html
Hinweise zur Anrechenbarkeit:
Weitere Informationen zu dieser Veranstaltung:
Heimatinstitut: Lehrstuhl für Statistik
Angemeldete Teilnehmer: 9
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Anzahl der Dokumente im Downloadbereich: 2