Team
Hier finden Sie Informationen und Kontaktdetails zu den Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern im Team des Lehrstuhls für Statistik und Data Analytics von Prof. Haupt.
Studium
Unsere Lehre umfasst Methoden der Statistik im Bachelor-, Master- und Graduiertenbereich. Im Fokus steht die enge Verzahnung statistisch-methodischer Kenntnisse mit Fähigkeiten zu deren computergestützten Anwendung und Interpretation.
Forschung
Unser Forschungsschwerpunkt ist die Entwicklung und Anwendung flexibler Regressionsverfahren. Wir betreiben Grundlagenforschung und angewandte Statistik und bearbeiten interdisziplinäre Praxisprojekte mit Partnern aus Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft.
Aktuelles
Masterseminar im Sommersemester 2021
Im Sommersemester 2021 bieten wir wieder unser Masterseminar "Applied Statistics" an.
Informationen zum Seminar finden Sie in dieser Datei und in StudIP (Veranstaltungsnr. 35802). Falls Sie teilnehmen möchten, melden Sie sich bitte in StudIP an und senden uns zusätzlich Ihre Bewerbung (Lebenslauf, aktuelle Notenübersicht) an statistik@uni-passau.de.
Die Bewerbungsfrist endet am kommenden Freitag, 22.01.2021. Das Seminar findet auf Englisch statt.
Prüfungen "Einführung in die Ökonometrie" und "Methoden der Ökonometrie"
Die Prüfung "Einführung in die Ökonometrie" findet als mündliche Online-Prüfung am 05.02.2021 statt. Detaillierte Informationen zum Prüfungsablauf lassen wir allen angemeldeten Studierenden nach Ablauf der Rücktrittsfrist per E-Mail zukommen.
Ein Rücktritt ist noch bis zum 25.01.2021 möglich.
Auch für die Prüfung "Methoden den Ökonometrie" (häusliche Leistungsfeststellung) ist ein Rücktritt bis 25.01.2021 möglich.
Prüfungstermine des Lehrstuhls und der Lehreinheit
Die vom Lehrstuhl für Statistik und Data Analytics und von der Lehreinheit für Computergestützte Statistik und Mathematik im Wintersemester 2020/21 dezentral angebotenen Prüfungen finden Sie in dieser Übersicht.
Informationen zu den zentral organisierten Prüfungen finden Sie in dieser Datei des Prüfungssekretariates.
Lehrangebot Wintersemester 2020/21 bis Sommersemester 2022
Zur Orientierung für alle betroffenen Studierenden veröffentlichen der Lehrstuhl für Statistik und Data Analytics und die Lehreinheit für Computergestützte Statistik und Mathematik eine gemeinsame Übersicht über die geplanten Lehrveranstaltungen im Zeitraum Wintersemester 2020/21 bis Sommersemester 2022.
Lehre im Wintersemester 2020/21
Im Wintersemester 2020/21 finden sämtliche Veranstaltungen des Lehrstuhls für Statistik und Data Analytics und der Lehreinheit für Computergestützte Statistik und Mathematik ausschließlich online statt. Alle Details hierzu finden Sie in Stud.IP.
Bitte beachten Sie jeweils auch die aktuellen Ankündigungen in den Foren unserer Lehrveranstaltungen.
Seminar "Digitalisierung im Einzelhandel"
Im Wintersemester 2020/21 findet im Rahmen des Projekts DIGIONAL ein Seminar zum Thema Digitalisierung im Einzelhandel (Veranstaltungsnummer: 35803) für Masterstudierende der Studiengänge Business Administration und International Cultural and Business Studies statt. Detaillierte Informationen finden Sie in der Ausschreibung. Bewerbungsschluss ist der 15.11.2020.
Themen für Master- und Bachelorarbeiten
Aktuell sind mehrere Themen für Master- oder Bachelorarbeiten in verschiedenen Bereichen der angewandten oder theoretischen Statistik & Data Analytics und der quantitativen Marktforschung verfügbar:
Bei Interesse wenden Sie sich bitte an Prof. Haupt oder Dr. Fritsch.
Aktuelle Forschungsmeldungen
Publikationen
Aktuelle Publikationen unter Beteiligung von Nachwuchswissenschaftlerinnen und Nachwuchswissenschaftlern des Lehrstuhls:
Behm S. and H. Haupt [2020]
Predictability of hourly nitrogen dioxide concentrations,
Ecological Modelling, 428, 109076
Fritsch M., Pua A. A. Y. and J. Schnurbus [2020]
pdynmc: Moment Condition Based Estimation of Linear Dynamic Panel Data Models;
CRAN: https://cran.r-project.org/web/packages/pdynmc/ ; a
lternatively, see: https://github.com/markusfritsch/pdynmc
Fritsch M., Haupt H., Lösel F. and M. Stemmler [2019]
Regression trees and random forests as alternatives to classical Regression modeling: Investigating the risk factors for corporal punishment.
Psychological Test and Assessment Modelling 61, 389-417
Behm S., Haupt H. and A. Schmid [2018]
Spatial detrending revisited: Modelling local trend patterns in NO2-concentration in Belgium and Germany.
Spatial Statistics 28, 331-351
Haupt H., Schnurbus J. and W. Semmler [2018]
Estimation of grouped, time-varying convergence in economic growth.
Econometrics and Statistics 8, 141-158
Scholz M., Schnurbus J., Haupt H., Dorner V., Landherr A. and F. Probst [2018]
Dynamic Effects of User- and Marketer-Generated Content on Consumer Purchase Behavior: Modeling the Hierarchical Structure of Social Media Websites.
Decision Support Systems 113, 43-55
Workshops und Konferenzen
Scientific Program Committee member for 14th International Conference on Computational and Financial Econometrics, London, December 2020
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