Kenntnisse in Statistik sind in vielen Berufsfeldern von großer Bedeutung. Wer Zusammenhänge zwischen Kennzahlen erkennt, kann auf dieser Basis belastbare Entscheidungen treffen. Diese Weiterbildung liefert Ihnen daher wichtige Grundlagen und Fachkompetenzen im Bereich der Wirtschaftsstatistik.
Beschreibung
Im beruflichen Alltag geht es immer wieder darum Entscheidungen zu treffen. Damit diese möglichst fundiert und belastbar sind, braucht es Statistikkenntnisse. In dem Kurs „Wirtschaftsstatikstik (Bachelor)” gewinnen Sie einen Überblick über die Wahrscheinlichkeitstheorie und deren betrieblichen Anwendungsmöglichkeiten. Sie lernen, wie Sie Zahlen erheben, berechnen und analysieren. Das erlaubt Ihnen im beruflichen Alltag valide Entscheidungen zur Qualitätssicherung und einem modernen Portfoliomanagement zu treffen.
Lehrende (Modulverantwortlicher)
Prof. Dr. Thorsten Hock, Prof. Dr. Christian Schieder (Prof. Dr. Thorsten Hock)
Lernziele
Fähigkeit in der Messung und statistischen Beurteilung von Zusammenhängen. Kenntnisse über die Anwendungsmöglichkeiten verschiedener statistischer Verfahren in der Praxis.
Fachkompetenz: Vertrautheit mit wichtigen Grundbegriffen und Grundlagen der Statistik und Wirtschaftsstatistik; Überblick in der Wahrscheinlichkeitstheorie und deren betrieblichen Anwendungsmöglichkeiten; die Bedeutung von Stichproben in der Qualitätskontrolle; Grundkenntnisse des modernen Portfoliomanagement.
Methodenkompetenz: Fertigkeiten in Erstellung und Umgang mit empirischen Verteilungen und mit Parametern; Fertigkeit im Umgang mit Zufallsstichproben; Kenntnisse über das Schätzen und über die Anwendung von Signifikanztests. Fähigkeit in der Messung und statistischen Beurteilung von Zusammenhängen. Die Beurteilung von Einsatzmöglichkeiten der Regressionsanalyse.
Sozialkompetenz: Analytisches und abstraktes Denkvermögen studieren, kritische Distanz zu scheinbaren Zusammenhängen gewinnen.
Lerninhalte
- Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie
- Zufallsvariablen und theoretische Verteilungen
- Berechnung und Interpretation von Parametern univariater und multivariater Verteilungen
- Stichprobentheorie und geschichtete Stichproben
- Parameterschätzung und Konfidenzintervalle
- Parametrische und nicht-parametrische Testverfahren
- Varianzanalyse
- Regressionsanalyse. Zeitreihenanalyse und Prognosetechniken
Rahmendaten:
Termine:
1
Studiengänge und Kurse müssen getrennt voneinander bestellt werden!