WiSe 23/24: Statistische Analyse unvollständiger Daten
Jan Marcus
Kommentar
Kursinformationen für das Wintersemester 2023/24
Modul: Topics in Statistical Methods
Kurs: Statistische Analyse unvollständiger Daten
Inhalte & Qualifikationsziele
Qualifikationsziele:
Im Rahmen dieses Moduls soll in die Grundlagen der Analyse unvollständiger Daten eingeführt werden. Der Schwerpunkt liegt hierbei auf der mehrfachen Ergänzung (Multiple Imputation) fehlender Werte.
Inhalte:
Das Modul bietet eine Einführung in die Analyse von Daten mit fehlenden Werten, wobei auf unterschiedliche Ausfallmuster und –mechanismen eingegangen wird sowie auf verschiedene Techniken zum Umgang mit fehlenden Werten. Der Schwerpunkt liegt hierbei auf der so genannten Multiplen Imputation.
Termine
Vorlesung: Mo 10 – 12 Uhr
Übung: Mo 12 – 14 Uhr
Anrechenbarkeit: Masterstudiengänge Economics, Public Economics und Statistics
Zugangsvoraussetzungen: Die vorangehende Absolvierung der Module „Einführung in die Statistik“ und „Schließende Statistik“ wird empfohlen.
Anmeldung:
Anmeldung über das Campus Management der Freien Universität Berlin. Studierende der Humboldt-Universität Berlin aus dem Masterstudiengang Statistics melden sich bitte an der Professur für Angewandte Statistik (ls-angewandte-statistik@wiwiss.fu-berlin.de) an.
Prüfungsleistung: Hausarbeit/Präsentation
Kurssprache: Deutsch/Englisch
Kontakt: ls-angewandte-statistik@wiwiss.fu-berlin.de
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Regelmäßige Termine der Lehrveranstaltung