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
Für Ihre Planungen finden Sie hier den aktuellen Überblick zu den für die Prüfungen und deren Formate vorgesehenen Terminen des Lehrstuhls für Statistik und Data Analytics sowie der Lehreinheit für Computergestützte Statistik und Mathematik.
Zu allen weiteren zentral organisierten Prüfungen finden Sie die Informationen direkt auf der Homepage des Prüfungssekretariats.
Titel | PNr | Termin | Format | Raum | |
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Einführung in die Zeitreihenanalyse - WH | BA | 212107 | Di, 19.07.2022, 08:30 - 09:30 | Präsenzklausur (60 Min.) | WiWi SR 027 |
Computational Statistics - Statistical Learning in R | MA | 261001 | Di, 19.07.2022, 12:15-13:30 | Performance Assessment at home (60 Min.) | Stud.IP 35622 |
Multivariate Verfahren - WH | MA | 201504 | Mo, 25.07.2022, 08.15 - 09.45 | Präsenzklausur (90 Min.) | WiWi SR 029 |
Einführung in die Ökonometrie | BA | 212109 | Di, 26.07.2022, 08:30 -09:30 | Präsenzklausur (60 Min.) | WiWi HS 8 |
Computational Statistics - Regression in R | MA | 261170 | Di, 26.07.2022, 10:15 - 11:30 | Performance Assessment at home (60 Min.) | Stud.IP 35621 |
Computergestützte Statistik - Einführung in R | BA | 212119 | Mi, 27.07.2022, 12:15 - 13:30 | Häusliche Leistungsfeststellung (60 Min.) | Stud.IP 35620 |
Topics in Applied Econometrics | MA | 271030 | Mi, 27.07.2022, 08.15 - 09.15 | WiWi SR 027 | |
Paneldatenanalyse | MA | 261080 | Mo, 01.08.2022, | Präsenzklausur (60 Min.) | WiWi SR 034 |
Fundamentals of Business Analytics | MA | 261003 | Automatisch via Ilias | online | |
Mathematik für Wirtschaftswissenschaften | BA | 210101 | Fr, 12.08.2022, 08.00 - 10.00 | Präsenzklausur (120 Min.) | |
Statistik für Wirtschaftswissenschaften | BA | 250601 | Mi, 17.08.2022, 15.30 - 17.30 | Präsenzklausur (120 Min.) |
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 2021/22 bis Sommersemester 2023.
Der Lehrstuhl für Statistik und Data Analytics vergibt im Rahmen des EFRE-geförderten Projekts DIGIONAL eine Abschlussarbeit (Bachelor-/Masterarbeit) zum Thema Revenue Forecasting. Details zum Inhalt und den Bewerbungsmodalitäten entnehmen Sie bitte der Ausschreibung.
Aktuelle Themen für Master-, Bachelor- und Zulassungsarbeiten:
- Time series forecasts (and their averages) over multiple horizons and information sets (prerequisite is a bachelor level knowledge of time series analysis/stochastic processes)
- Forecast evaluation (prerequisite is a bachelor level knowledge of time series analysis/stochastic processes)
- Deal curve models in marketing research (prerequisite is a basic knowledge in regression analysis and marketing research)
- Air quality monitoring and prediction (prerequisite is a bachelor level knowledge of time series analysis/stochastic processes)
- Quantile regression and utility (prerequisite is a basic knowledge in regression analysis and expected utility)
- Regression smoothing (prerequisite is a basic knowledge in regression analysis)
- Ridge functions in statistics (prerequisite is a basic knowledge of analysis and mathematical statistics)
- Central limit theory for M-estimators (prerequisite is a basic knowledge of probability theory and mathematical statistics)
Arbeiten können einen angewandten, softwaregestützten oder theoretischen Fokus haben. Auch die Vergabe zusammenhängender Themen ist möglich. Bei Interesse direkt an Prof. Haupt wenden.
Aktuelle Forschungsmeldungen
Ausgewählte Publikationen (2018-2022):
Wild M., Behm S., Beck C., Cyris J., Schneider A., Wolf K., and H. Haupt [2022]
Mapping the time-varying spatial heterogeneity of temperature processes over the urban landscape.
Urban Climate, 101160.
Haupt H. and M. Fritsch [2022]
Quantile Trend Regression and Its Application to Central England Temperature.
Mathematics 2022, 10 (3), 413
Fritsch M. and S. Behm [2021]
Data for modeling nitrogen dioxide concentration levels across Germany.
Data in Brief, 38, 107324
Kleinke K., Fritsch M., Stemmler M., Reinecke J., and F. Lösel [2021]
Quantile Regression-Based Multiple Imputation of Missing Values - An Evaluation and Application to Corporal Punishment Data.
Methodology, 17 (3), 205-230
Fritsch M. and S. Behm [2021]
Agglomeration and infrastructure effects in land use regression models for air pollution - Specification, estimation, and interpretations.
Atmospheric Environment, 253, 118337
Fritsch M., Pua A. A. Y. and J. Schnurbus [2021]
pdynmc: A Package for Estimating Linear Dynamic Panel Data Models Based on Nonlinear Moment Conditions.
The R Journal, 13 (1), 218-231
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/ ; alternatively, 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 (4), 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
Master@IBM: Duales Studienprogramm:
https://careers.ibm.com/job/13183124/master-ibm-data-science-machine-learning-m-w-x-remote/
Associate@IBM: Trainee-Programm für Data Scientists:
Kontakt: Dr. Angelika Schmid
Special Issue in "Mathematics" on "Statistical Modelling of Complex Environmental Time Series". Submission deadline: 31 May 2022
We are organizing a session on "Advances in quantile regression" (CO581) at the 16th CFE Conference, King's College London, 17-19 December 2022 and cordially invite you to contribute.
The submission tool is now accessible from http://cfenetwork.org/CFE2022/submission.php until 8 September 2022.
If you have any questions contact us at harry.haupt@uni-passau.de and joachim.schnurbus@uni-passau.de