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Vorlesungsverzeichnis    
 
Die Überschrift Interdisziplinäre Wissenschaftliche Zentren aufklappen  Interdisziplinäre Wissenschaftliche Zentren    
 
Die Überschrift Lehrveranstaltungen des Zentrums für Statistik (ZfS) aufklappen  Lehrveranstaltungen des Zentrums für Statistik (ZfS)    
   
SoSe 2021    990514     Kolloquium    1 SWS    Zentrum Zentrum für Statistik Institut Institut für Medizinische Statistik Teilnehmer/-in:   50     Zugeordnete Lehrpersonen:   Bickeböller ,   Brunner ,   Kneib ,   Friede ,   Säfken ,   Herwartz ,   Unkel ,   Friedrich

Termine

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Dienstag 16:00 bis
17:00
wöch. 06.04.2021 bis
05.10.2021
 
Dienstag 16:00 bis
17:00
Einzel 07.09.2021 bis
07.09.2021
  Verfügungs / VG 0.111




Bemerkung :

Übersicht der Einzelvorträge und Veranstaltungsorte: s. Ablaufplan in StudIP


 
Die Überschrift Masterstudiengang Angewandte Statistik aufklappen  Masterstudiengang Angewandte Statistik    
   
SoSe 2021    440724     Praktikum    2 SWS    ECTS-Punkte: 6     Zentrum Zentrum für Statistik Institut Institut für Medizinische Statistik Teilnehmer/-in:   20     Zugeordnete Lehrpersonen:   Kneib ,   Benda ,   Bickeböller ,   Friede ,   Riebl

Termine

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Donnerstag 10:00 bis
12:00
Einzel 15.04.2021 bis
15.04.2021
 
Freitag 10:00 bis
16:00
Einzel 04.06.2021 bis
04.06.2021
 
Freitag 10:00 bis
16:00
Einzel 16.07.2021 bis
16.07.2021
 

Prüfungstermine:

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Mittwoch   23:55 Abgabe Hausarbeit 15.09.2021 bis
15.09.2021
 



Bemerkung :

Important: You need to register for this course on Stud.IP before Tuesday, April 13, 11:59 pm.



SoSe 2021    800066     Vorlesung    2 SWS    ECTS-Punkte: 6     Abteilung Ökonometrie Teilnehmer/-in:   30     Dozent:   Herwartz

Termine

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
keine Angabe 18:00 bis
20:00
Block 12.04.2021 bis
23.04.2021
  MZG/Blauer / MZG 8.163

Prüfungstermine:

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Montag 18:00 bis
19:30
Klausur 26.07.2021 bis
26.07.2021
 



Kommentar:

Master-Studiengang 6 KP



Bemerkung :

Klassische Zeitreihenanalyse: Transformation der Daten, parametrische und nicht-parametrische Schätzung des Trends und der Saisonschwankungen, Konjunkturzyklen.

Exponentielles Glätten: Filterung von Zeitreihen, Berücksichtigung von Trend und Saisonschwankungen, Schätzung der Glättungsparameter durch Kreuzvalidierung, Anwendung in der Prozesskontrolle.

Zeitreihen als Realisation eines stochastischen Prozesses: Verteilungen und Momente, die Auto- und partielle Autokorrelationsfunktion, schwache und starke Stationarität, Gauß`sche Zeitreihen, Schätzung von Mittelwert und Autokorrelationsfunktion einer stationären Zeitreihe
Parametrische Modelle für Zeitreihen: Allgemeine lineare Modelle und ihre Eigenschaften - ARMA Modelle zur Beschreibung stationärer Zeitreihen, unterschiedliche Darstellungen eines ARMA Modells und ihre Anwendungen, multiplikative ARMA Modelle für Zeitreihen mit Saisonkomponenten - ARIMA Modelle zur Beschreibung nicht-stationärer Zeitreihen, Modellidentifizierung, Unit Root Tests, Parameterschätzung, Modellüberprüfung, Vorhersagen - ARCH und GARCH Modelle zur Modellierung von Finanzzeitreihen, Parameterschätzung, Modellüberprüfung, Vorhersagen - Diverse Anwendungsbeispiele aus den Bereichen Makro- und Mikroökonomik, Marketing, Produktion und Finanzwissenschaft

In der Übung wird der praktische Umgang mit Zeitreihen am PC geübt.



Voraussetzungen:


Vorausgesetzte Kenntnisse: Gute Kenntnisse der Vorlesung "Statistik" u./o. "Einführung in die Ökonometrie"

Weitere Hinweise: Die Vorlesung wird nach Absprache mit den Teilnehmer in Englisch gehalten.



SoSe 2021    800087     Übung    2 SWS    Abteilung Ökonometrie Teilnehmer/-in:   30     Zugeordnete Lehrpersonen:   Herwartz ,   Wang

Termine

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Dienstag 08:00 bis
10:00
wöch. 13.04.2021 bis
13.07.2021
  MZG/Blauer / WiSoRZ MZG 6.111
Donnerstag 12:00 bis
14:00
wöch. 15.04.2021 bis
15.07.2021
 




Datenschutz und Informationssicherheit
SoSe 2021    440160     Vorlesung    2 SWS    ECTS-Punkte: 3     http://www.mi.med.uni-goettingen.de/de/content/studium.html Institut Institut für Medizinische Informatik Teilnehmer/-in:   50     Zugeordnete Lehrpersonen:   Sax ,   Beck ,   Langbein

Termine

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Donnerstag 08:15 bis
09:45
wöch. 15.04.2021 bis
15.07.2021
 

Prüfungstermine:

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Donnerstag 08:30 bis
09:30
Klausur 15.07.2021 bis
15.07.2021
 



Bemerkung :

Inhalte
Die Vorlesung vermittelt grundlegende rechtliche Anforderungen an Datenschutz und Informationssicherheit in der medizinischen Datenverarbeitung. Sie lernen, welche technischen, organisatorischen und vertraglichen Rahmenbedingungen sich hieraus ergeben und wie diese umgesetzt werden können.

Themen
Bundes-/Landes-/Sozialdatenschutz, Technische und organisatorische Datenschutzmaßnahmen, Biometrische Verfahren, Kryptographie, Signaturgesetz/Digitale Signatur, IT-Sicherheitsmanagement und IT-Grundschutz, EU Datenschutz-Grundverordung, Informationssicherheit.



Voraussetzungen:

Die regelmäßige und aktive Teilnahme an Seminaren wird erwartet, die regelmäßige und aktive Teilnahme an Vorlesungen dringend empfohlen.



Leistungsnachweis:

Modulprüfung B.Inf.1301 Grundlagen der Medizinischen Informatik
bzw.
Schlüsselkompetenzmodulprüfung B.Inf.301-3
: Datenschutz und Informationssicherheit



Organisatorisches:

Die Vorlesungen finden als Online-Vorlesung statt. Weitere organisatorische Details entnehmen Sie bitte dem Ablaufplan auf Stud.IP.



Zielgruppe:

Bachelor-Student*innen der Angewandten Informatik und Angewandten Data Science.

Student*innen anderer Studiengänge im Rahmen des Schlüsselkompetenzmoduls "Datenschutz und Informationssicherheit".



Literatur:
  1. Bundesdatenschutzgesetz (BDSG)
  2. Signaturgesetz
  3. BSI- Grundschutzhandbuch
  4. IT-Sicherheitsmanagement und IT-Grundschutz, Bundesanzeiger Verlag 2005.
  5. Speichert, H.: Praxis des IT-Rechts. Praktische Rechtsfragen der Internetnutzung und IT-Security, Vieweg 2004.


SoSe 2021    440166     Seminar    6 SWS    ECTS-Punkte: 9     http://www.mi.med.uni-goettingen.de/de/content/studium.html Institut Institut für Medizinische Informatik Teilnehmer/-in:   15     Zugeordnete Lehrpersonen:   Jensen ,   Vogel ,   Krefting

Termine

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Mittwoch 16:00 bis
18:00
n.V. 03.03.2021 bis
30.11.2021
 

Prüfungstermine:

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Freitag 14:00 bis
16:00
Andere Prf. form 16.07.2021 bis
16.07.2021
 



Bemerkung :

Topics
This seminar covers requirements engineering in the context of market analysis and benefit analysis. It is structured in a theoretical part with lectures and exercises and a practical part in which students conduct a complete market analysis in a series of assignments.



Leistungsnachweis:

Modulprüfung M.Inf.1306: Market Analysis



Organisatorisches:

The module M.Inf.1301: Market Analysis can only be started in winter terms. It spans over two consecutive terms.

Due to the Corona-Pandemia, the regular seminar cycle has been changed. The seminar will be offered in SoSe 2021, starting in April, finishing in October.  Please send an email to mi-lehre@med.uni-goettingen.de for further information on the seminar.



Zielgruppe:

Master students of applied computer science, professionalization in medical informatics. Students from other programs/professionalization fields are invited, but asked to contact teaching coordination of the department of medical informatics first: mi-lehre@med.uni-goettingen.de



Literatur:

Basisliteratur:

Pohl, Klaus (2008): Requirements Engineering. Grundlagen, Prinzipien, Techniken. 2., korrigierte Auflage. dpunkt.verlag, Heidelberg

Rupp, Chris & die SOPHISTen (2009): Requirements-Engineering und - Management, Professionelle, iterative Anforderungsanalyse für die Praxis, 5. Auflage, Hanser Verlag

Ergänzende Publikationen:

Nagy Ramadan Darwish and Salwa Megahed: "Requirements Engineering in Scrum Framework" Sept. 2016, International Journal of Computer Applications Vol. 149

Eva Cruel et al.: "Requirements Engineering für Referenzmodelle mittels eines multimethodischen Vorgehensmodells", Multikonferenz Wirtschaftsinformatik 2012 Tagungsband der MKWI 2012



SoSe 2021    440189     Vorlesung    2 SWS    ECTS-Punkte: 3     http://www.mi.med.uni-goettingen.de/de/content/studium.html Institut Institut für Medizinische Informatik Teilnehmer/-in:   25     Zugeordnete Lehrpersonen:   Dathe ,   Bender ,   Hanß ,   Krefting

Termin

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Donnerstag 16:30 bis
18:00
wöch. 22.04.2021 bis
14.07.2021
     




Bemerkung :

Inhalte
Die Vorlesung führt die grundlegenden Arbeitstechniken der medizinischen Dokumentation ein. Es werden Ordnungssysteme behandelt und die Grundlagen der Diagnosen- und Prozedurenkodierung. Die Dokumentation in klinischen Studien und Registern wird dargestellt, die Studierenden erlernen die Grundlagen des Designs klinischer Studien und ihrer Auswertung. Medizinische Dokumentation im Kontext des Qualitätsmanagements und die verschiedenen Formen von Patientenakten werden behandelt.



Voraussetzungen:

Die regelmäßige und aktive Teilnahme an Seminaren wird erwartet, die regelmäßige und aktive Teilnahme an Vorlesungen dringend empfohlen.




Leistungsnachweis:

Modulprüfung B.Inf.1301: Grundlagen der Medizinischen Informatik

bzw.

Schlüsselkompetenzmodulprüfung B.Inf.301-2: Medizinische Dokumentation



Organisatorisches:

Weitere organisatorische Details entnehmen Sie bitte dem Ablaufplan in Stud.IP.



Zielgruppe:

Bachelor-Studierende der Angewandten Informatik und Angewandten Data Science.

Fakultätsübergreifendes Schlüsselkompetenzmodul.



SoSe 2021    501062     Vorlesung    2 SWS    https://wiki.net.informatik.uni-goettingen.de/wiki/Advanced_Computer_Networks_(Summer_2021)#Schedule_.28Tentative.29 Institut Institut für Informatik Teilnehmer/-in:   10     Zugeordnete Lehrpersonen:   Fu ,   Ren

Termine

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Donnerstag 10:00 bis
12:00
wöch. 15.04.2021 bis
22.07.2021
  Informatik / 2.101
Donnerstag 12:00 bis
13:00
wöch. 15.04.2021 bis
22.07.2021
  Informatik / 2.101

Prüfungstermine:

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Donnerstag 11:00 bis
13:00
Klausur 22.07.2021 bis
22.07.2021
  ZHG / ZHG002



Kommentar:

ITIS-Modul-No. 3.17



SoSe 2021    630373     Vorlesung mit Übung    2 SWS    http://gobics.de/lectures/current/datamining Abteilung Abteilung Bioinformatik (IMG) Teilnehmer/-in:   10     Dozent:   Meinicke

Termine

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Mittwoch 14:15 bis
15:45
wöch. 14.04.2021 bis
14.07.2021
  GZG / MN05
Mittwoch 14:15 bis
15:45
wöch. 14.04.2021 bis
14.07.2021
  GZG / 2.122

Prüfungstermine:

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
keine Angabe 09:00 bis
17:00
mdl.Prf. Block 02.08.2021 bis
06.08.2021
 
keine Angabe 09:00 bis
17:00
mdl.Prf. Block 04.10.2021 bis
08.10.2021
 



Bemerkung :
In der Biologie spielen in immer stärkerem Maße mehrdimensionale Daten eine entscheidende Rolle bei der Analyse biologischer Systeme. Diese Daten sind aufgrund ihrer Größe und Komplexität nicht mehr ohne spezielle Computerprogramme interpretierbar. In der Vorlesung "Data Mining in der Bioinformatik" werden statistische Verfahren behandelt, die Strukturen auch in hochdimensionalen Datenräumen aufdecken und dem Benutzer zugänglich machen können. Nach einer Einführung in das Arbeitsgebiet und einer kurzen Darstellung der ungewohnten Eigenschaften hochdimensionaler Räume stehen Verfahren zur Dimensionsreduktion und spezielle Visualisierungstechniken im Mittelpunkt der Vorlesung. Dabei sollen die Methoden anhand von biologischen Fragestellungen motiviert werden und in den zusätzlich angebotenen Rechnerübungen praktisch nachvollzogen werden.


Voraussetzungen:
Grundkenntnisse in Linearer Algebra und Statistik oder
Teilnahme an der Vorlesung Maschinelles Lernen in der Bioinformatik
Grundkenntnisse im Programmieren, z.B. für Biologen durch erfolgreiche
Teilnahme an dem Kurs Linux und Perl für Biologen und Mediziner


Leistungsnachweis:
mündliche Prüfung


Zielgruppe:
Studiengänge: Angewandte Informatik (Master)
Biologie Diplom (Hauptstudium)
Mathematik (Diplom)


Literatur:
D. Hand et. al.: "Principles of Data Mining"
Hastie et al.: "The Elements of Statistical Learning"


SoSe 2021    631044     Vorlesung    4 SWS    http://gobics.de/lectures/current/algorithmenII Abteilung Abteilung Bioinformatik (IMG) Teilnehmer/-in:   40     Zugeordnete Lehrpersonen:   Meinicke ,   Morgenstern

Termine

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Dienstag 16:15 bis
17:45
wöch. 13.04.2021 bis
13.07.2021
  GZG / MN01
Donnerstag 16:15 bis
17:45
wöch. 15.04.2021 bis
15.07.2021
  GZG / MN09

Prüfungstermine:

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
keine Angabe 09:00 bis
17:00
mdl.Prf. Block 19.07.2021 bis
23.07.2021
 
keine Angabe 09:00 bis
17:00
mdl.Prf. Block 18.10.2021 bis
22.10.2021
 



Kommentar:

Die Vorlesung behandelt fortgeschrittene Algorithmen der Bioinformatik.
Im ersten Teil werden probabilistische Methoden zur Analyse von
RNA-Sekundärstrukturen besprochen. Hierfür werden Konzepte aus der
theoretischen Informatik eingeführt, die in der Bioinformatik zur
Analyse von Sequenzdaten verwendet werden. Weiterhin werden Algorithmen
zur Analyse von Zeichenketten (/Strings/) eingeführt, die in der
Genomanalyse eine zentrale Rolle spielen. Der Schwerpunkt liegt auf
Suffix-Bäumen und deren Anwendung in der Genomanalyse. Im zweiten Teil
der Vorlesung werden Algorithmen zum Clustern von Daten behandelt. Neben
einem generellen Überblick über gängige Verfahren sollen hier
insbesondere Clusteralgorithmen genauer betrachtet werden, die bei der
Genexpressionsanalyse zur Anwendung kommen.

Die Übungen am Rechner finden im Rahmen der Vorlesung im MN05 statt.



Organisatorisches:

Die neue Raumnummer für Seminarraum 277 ist 2.122



SoSe 2021    740409     Vorlesung mit Übung    4 SWS    ECTS-Punkte: 6     Abteilung Agrarpolitik Teilnehmer/-in:   40     Dozent:   von Cramon-Taubadel

Termine

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Dienstag 08:30 bis
10:00
wöch. 13.04.2021 bis
13.07.2021
 
Mittwoch 18:30 bis
20:00
wöch. 14.04.2021 bis
14.07.2021
  ZHG / ZHG101

Prüfungstermine:

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Montag 15:00 bis
17:00
Klausur 26.07.2021 bis
26.07.2021
      ZHG / ZHG011
Freitag 11:00 bis
13:00
Klausur 15.10.2021 bis
15.10.2021
     



Leistungsnachweis:

Prüfung: Klausur (90 Minuten)



Organisatorisches:

Das Modul findet wieder im SoSe 2021 statt. Im Wechsel mit Agricultural Policy Analysis



SoSe 2021    800040     Vorlesung    2 SWS    Abteilung Ökonometrie Teilnehmer/-in:   150     Zugeordnete Lehrpersonen:   Herwartz ,   Empting

Termine

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Montag 14:00 bis
16:00
wöch. 12.04.2021 bis
12.07.2021
 

Prüfungstermine:

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Montag 14:00 bis
16:00
Klausur 19.07.2021 bis
19.07.2021
  Hochhaus / 0.120
Montag 11:00 bis
13:00
Klausur 04.10.2021 bis
04.10.2021
  ZHG / ZHG010



Bemerkung :
diese Vorlesung wird ausschliesslich in englischer Sprache geführt.


Zielgruppe:
1. Semester VWL Master Vertiefung
BWL + VWL, D ab 4. + Ma ab 1. Sem.


SoSe 2021    800056     Tutorium    2 SWS    Abteilung Ökonometrie Teilnehmer/-in:   25     Zugeordnete Lehrpersonen:   Herwartz ,   Empting ,   Duarte Lisboa Paschoaleto ,   Heinzerling ,   Oldenburger

Termine

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Montag 10:00 bis
12:00
wöch. 12.04.2021 bis
12.07.2021
  MZG/Blauer / WiSoRZ MZG 6.111
Montag 10:30 bis
12:00
wöch. 12.04.2021 bis
12.07.2021
  Hochhaus / 0.138
Dienstag 08:00 bis
10:00
wöch. 13.04.2021 bis
13.07.2021
  MZG/Blauer / WiSoRZ MZG 7.124
Dienstag 08:30 bis
10:00
wöch. 13.04.2021 bis
13.07.2021
  Hochhaus / 0.138
Dienstag 12:00 bis
14:00
wöch. 13.04.2021 bis
13.07.2021
  MZG/Blauer / WiSoRZ MZG 7.124
Dienstag 12:15 bis
13:45
wöch. 13.04.2021 bis
13.07.2021
  Verfügungs / VG 1.103
Mittwoch 18:00 bis
20:00
wöch. 14.04.2021 bis
14.07.2021
  MZG/Blauer / WiSoRZ MZG 7.124
Mittwoch 18:15 bis
19:45
wöch. 14.04.2021 bis
14.07.2021
  ZHG / ZHG001
Freitag 14:00 bis
16:00
wöch. 16.04.2021 bis
16.07.2021
  MZG/Blauer / WiSoRZ MZG 7.124
Freitag 14:30 bis
16:00
wöch. 16.04.2021 bis
16.07.2021
  Hochhaus / 0.138




Bemerkung :

Es werden 2 Alternativtermine angeboten. Die genauen Zeiten werden in der ersten Semesterwoche bekannt gegeben.



Zielgruppe:
1. Sem. VWL Master Vertiefung
BWL + VWL, D ab 4. und Ma ab 1. Sem.


SoSe 2021    800057     Übung    2 SWS    Abteilung Ökonometrie Teilnehmer/-in:   150     Zugeordnete Lehrpersonen:   Herwartz ,   Empting

Termin

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Dienstag 16:00 bis
18:00
wöch. 13.04.2021 bis
13.07.2021
 




SoSe 2021    800117     Übung    2 SWS    Zentrum Zentrum für Statistik Abteilung Statistik Teilnehmer/-in:   30     Zugeordnete Lehrpersonen:   Kneib ,   Schmidt

Termin

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Donnerstag 16:15 bis
17:45
wöch. 15.04.2021 bis
15.07.2021
  ZHG / ZHG001




Kommentar:
Das Praktikum wird sowohl in englischer als auch in deutscher Sprache gehalten.


Bemerkung :

siehe Lehrstuhlseite: http://www.uni-goettingen.de/de/361650.html

Die Lehrveranstaltung wird zumindest zu Beginn des Semesters in digitaler Form durchgeführt.



Voraussetzungen:
siehe Vorlesung


SoSe 2021    800156     Übung    4 SWS    http://www.uni-goettingen.de/de/63064.html Abteilung Professur Korn (Finanzwirtschaft) Abteilung Finanzwirtschaft Teilnehmer/-in:   150     Zugeordnete Lehrpersonen:   Korn ,   Rothenberger

Termin

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Donnerstag 10:15 bis
11:45
wöch. 15.04.2021 bis
15.07.2021
 




Voraussetzungen:

Kreditpunkterwerb:

6 KP für Diplom-Studierende

8 KP für Master-Studierende (zusätzlich zur Klausur Projektarbeit)



Zielgruppe:
BWL D 5-8 VWL D 5-8 WIP D 5-8 WIINF D 5-8 BWL FinAccTax MSc 1-3 BWL Managem MSc 1-3


SoSe 2021    800215     Vorlesung    2 SWS    ECTS-Punkte: 6     Abteilung Ibero-Amerika Institut für Wirtschaftsforschung Abteilung Abteilung für Ibero-Amerika Forschung Teilnehmer/-in:   30     Dozent:   Martinez-Zarzoso

Termine

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Dienstag 12:30 bis
14:00
wöch. 13.04.2021 bis
08.06.2021
  ZHG / ZHG101
Mittwoch 10:30 bis
12:00
wöch. 14.04.2021 bis
09.06.2021
 

Prüfungstermine:

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Mittwoch 11:00 bis
13:00
Klausur 28.07.2021 bis
28.07.2021
  ZHG / ZHG105



SoSe 2021    800217     Übung    2 SWS    Abteilung Ibero-Amerika Institut für Wirtschaftsforschung Abteilung Abteilung für Ibero-Amerika Forschung Teilnehmer/-in:   30     Dozent:   Penteado de Barros

Termin

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Mittwoch 12:00 bis
14:00
wöch. 14.04.2021 bis
14.07.2021
  MZG/Blauer / WiSoRZ MZG 6.111




SoSe 2021    800275     Übung    2 SWS    Abteilung Ökonometrie Teilnehmer/-in:   30     Zugeordnete Lehrpersonen:   Herwartz ,   Lange

Termin

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
keine Angabe 12:00 bis
14:00
Block 19.04.2021 bis
30.04.2021
 




Voraussetzungen:
siehe Vorlesung


SoSe 2021    800279     Vorlesung    2 SWS    Abteilung Ökonometrie Teilnehmer/-in:   40     Zugeordnete Lehrpersonen:   Herwartz ,   Lange

Termine

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
keine Angabe 14:00 bis
16:00
Block 12.04.2021 bis
23.04.2021
 

Prüfungstermine:

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Dienstag 11:00 bis
14:00
Klausur 03.08.2021 bis
03.08.2021
  ZHG / ZHG101



Kommentar:
8 Credits Diplom; 6 Credits Masterstudiengänge


Bemerkung :
Theorie zu allgemeinen Regressionsmodellen
Eigenschaften der OLS Schätzer
Maximum Likelihood Schätzung und Spezifikationstests
Generalized Least Squares, Heteroskedastizität und Autokorrelation
Modelle mit stochastischen Regressoren
Endogenität, Instrumentalvariablen und Generalized Method of Moments
Univariate Zeitreihenmodelle, Modellanpassung
Dynamische Modelle (DL; Koyck, ARDL-Strukturen), Unit Roots Tests,
Kointegration und Fehlerkorrekturmodelle, Vektor Autoregressive
Prozesse und Vektor Fehlerkorrekturmodelle
Modelle für Paneldaten
Mehrgleichungsmodelle, Simultane Schätzung


Voraussetzungen:
Prüfungsfach: Statistik

Vorausgesetzte Kenntnisse: Veranstaltungen "Mathematik, "Statistik", "Einführung in die empirische Wirtschaftsforschung"

Bedingungen für Scheinerwerb: Abschlussklausur


Literatur:
Wird zu Beginn der Veranstaltung empfohlen.


SoSe 2021    800281     Vorlesung    2 SWS    ECTS-Punkte: 6     Zentrum Zentrum für Statistik Abteilung Statistik Teilnehmer/-in:   30     Zugeordnete Lehrpersonen:   Kneib ,   Wiemann

Termine

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Donnerstag 14:15 bis
15:45
wöch. 15.04.2021 bis
15.07.2021
  ZHG / ZHG001
Donnerstag 10:00 bis
12:00
Einzel 23.09.2021 bis
23.09.2021
  MZG/Blauer / WiSoRZ MZG 6.111

Prüfungstermine:

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Donnerstag 10:00 bis
12:00
Klausur 23.09.2021 bis
23.09.2021
  MZG/Blauer / E-Prüfungsraum MZG 1.116



Bemerkung :
<p><span style="color: black; font-family: 'Calibri','sans-serif'; font-size: 11pt; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: DE; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: AR-SA;">siehe Lehrstuhlseite: <a href="http://www.uni-goettingen.de/de/361650.html" target="_blank">http://www.uni-goettingen.de/de/361650.html</a></span></p> <p></p> <p>Die Lehrveranstaltung wird zumindest zu Beginn des Semesters in digitaler Form durchgef&uuml;hrt.<span style="color: black; font-family: 'Calibri','sans-serif'; font-size: 11pt; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: DE; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: AR-SA;"></span></p> <p>&nbsp;</p> <p>&nbsp;</p>


Voraussetzungen:
Prüfungsfach: Statistik und Ökonometrie

Vorausgesetzte Kenntnisse: Gute Kenntnisse des Basismoduls Statistik

Bedingungen für Scheinerwerb: Klausur (in deutsch und englisch)


Literatur:

Dobson, Anette J.: An Introduction To Generalized Linear Models, Chapman&Hall, 1990.Lindsey, J.K.: Applying Generalized Linear Models, Springer, New York, 1997.McCullagh, Peter&Nelder, John A.: Generalized Linear Models, Chapman&Hall, 1983.Hand, D.J. et al: A Handbook Of Small Datasets, Chapman&Hall, 1994.



SoSe 2021    800632     Vorlesung    2 SWS    ECTS-Punkte: 6     Abteilung Marketing und Konsumentenverhalten Abteilung Marketing und Handelsmanagement Abteilung Marketing und Innovationsmanagement Teilnehmer/-in:   70     Zugeordnete Lehrpersonen:   Toporowski ,   Boztug ,   Hammerschmidt ,   Stremmel ,   Derenthal ,   Schwede

Termine

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Montag 10:15 bis
11:45
wöch. 12.04.2021 bis
12.07.2021
 

Prüfungstermine:

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Montag 10:15 bis
11:45
Online-Klausur 26.07.2021 bis
26.07.2021
     
Freitag 10:15 bis
11:45
Online-Klausur 12.11.2021 bis
12.11.2021
     



Bemerkung :

Inhalte der Vorlesung:

  • Einführung in die Testtheorie
  • Mathematische Grundlagen
  • Faktorenanalyse
  • Strukturgleichungsmodelle
  • Conjoint-Analyse (traditionelle, hybride, adaptive und choice-based Conjoint-Analyse)
  • Discrete Choice Modellierung

Qualifikationsziele/Kompetenzen:

Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden ein profundes Verständnis der multivariaten Analyseverfahren Faktorenanalyse, Strukturgleichungsmodelle, Conjoint- Analyse (traditionelle, hybride, adaptive und choice-based Conjoint-Analyse) und Discrete Choice Modellierung erworben. Weiterhin werden grundlegende Kenntnisse der Testtheorie und Matrizenrechnung vermittelt. Die Studierenden sind in der Lage, geeignete Verfahren für Marketing-Fragestellungen auszuwählen und selbstständig anzuwenden. Darüber hinaus können die Studierenden die behandelten Verfahren in Bezug auf ihre Voraussetzungen und Annahmen kritisch einordnen. Die Studierenden können die methodischen und statistischen Grundideen der Verfahren wiedergeben, konkrete Ergebnisse interpretieren und darauf basierende Handlungsempfehlungen ableiten. Weiterhin sind sie in der Lage, das theoretischen Wissen mit geeigneter Statistiksoftware praktisch anzuwenden.



Voraussetzungen:

Keine formalen Zugangsvoraussetzungen



Leistungsnachweis:

Prüfung:
Klausur: 90 Min. (6 CP)

Prüfungsanforderungen:
Nachweis von Kenntnissen multivariater Verfahren sowie Anwendung auf marketingrelevante Fragestellungen, Analyse und Interpretation von Resultaten multivariater Verfahren.



Organisatorisches:
  • Im Sommersemester findet keine Vorlesung in Präsenz statt.
  • Folien, Literatur und Aufzeichnungen der Veranstaltung stehen Ihnen in Stud.IP als Download zur Verfügung.
  • Die Einführungsveranstaltung wird von Prof. Dr. Toporowski aufgezeichnet und steht allen Studierenden ab Montag, 12.04.2021 via Stud.IP zur Verfügung.
  • Weitere Aufzeichnungen von Prof. Boztug sowie Prof. Hammerschmidt werden regelmäßig in Stud.IP ergänzt.


Zielgruppe:
  • MEB, M.Sc. 1-2 (vormals MDM, M.Sc.)
  • FRS, M.Sc.
  • MAN, M.Sc.
  • VWL, M.Sc. ab 5
  • WINF M.Sc. ab 5


Literatur:
  • Lattin, J. M., Caroll, J. D., & Green, P. E. (2003): Analyzing Multivariate Data, Belmont.
  • Tabachnick, B.G., & Fidell, L.S (2013): Using Multivariate Statistics, Pearson Education, Boston.
  • Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., & Weiber, R. (2018): Multivariate Analysemethoden, Springer-Gabler, Berlin.
  • Backhaus, K., Erichson, W., & Weiber, R. (2015): Fortgeschrittene Multivariate Analysemethoden, Springer-Gabler, Berlin.
  • Hair, J.F., Black, W.D., Babin, B.J., & Anderson, R.E. (2013): Multivariate Data Analysis, Pearson, Upper Saddle River.


SoSe 2021    800633     Übung    1 SWS    Abteilung Marketing und Konsumentenverhalten Abteilung Marketing und Handelsmanagement Abteilung Marketing und Innovationsmanagement Teilnehmer/-in:   70     Dozent:   Stremmel

Termine

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Donnerstag 14:00 bis
16:00
Einzel 06.05.2021 bis
06.05.2021
 
Donnerstag 14:00 bis
16:00
Einzel 20.05.2021 bis
20.05.2021
 
Donnerstag 14:00 bis
16:00
Einzel 03.06.2021 bis
03.06.2021
 
Donnerstag 14:00 bis
16:00
Einzel 10.06.2021 bis
10.06.2021
 
Donnerstag 14:00 bis
16:00
Einzel 24.06.2021 bis
24.06.2021
 
Donnerstag 14:00 bis
16:00
Einzel 01.07.2021 bis
01.07.2021
 
Donnerstag 14:00 bis
16:00
Einzel 15.07.2021 bis
15.07.2021
 




Bemerkung :

Inhalte der Übung:
In der praktischen Übung vertiefen und erweitern die Studierenden ihr theoretisches Wissen aus der Vorlesung durch das Anwenden der Verfahren auf typische Fragestellungen der Marktforschung. Die Inhalte werden mittels der Softwarelösungen SPSS, AMOS und Sawtooth erarbeitet. In den Übungen kommen Arbeitsblätter mit praktischen Anwendungsfällen und zugehörigen Aufgaben zum Einsatz, die gezielt das Durchführen und Interpretieren von Analysen anleiten.



Organisatorisches:




Zielgruppe:
  • MEB, M.Sc. 1-2 (vormals MDM, M.Sc.)
  • FRS, M.Sc.
  • MAN, M.Sc.
  • VWL, M.Sc. ab 5
  • WINF M.Sc. ab 5


Literatur:

Empfohlene Literatur für die Veranstaltung:

  • Lattin, J. M., Caroll, J. D., & Green, P. E. (2003): Analyzing Multivariate Data, Belmont.
  • Tabachnick, B.G., & Fidell, L.S (2013): Using Multivariate Statistics, Pearson Education, Boston.
  • Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., & Weiber, R. (2018): Multivariate Analysemethoden, Springer-Gabler, Berlin.
  • Backhaus, K., Erichson, W., & Weiber, R. (2015): Fortgeschrittene Multivariate Analysemethoden, Springer-Gabler, Berlin.
  • Hair, J.F., Black, W.D., Babin, B.J., & Anderson, R.E. (2013): Multivariate Data Analysis, Pearson, Upper Saddle River.


SoSe 2021    800939     Vorlesung mit Übung    2 SWS    ECTS-Punkte: 6     Professur Development Economics Teilnehmer/-in:   50     Dozent:   Ibanez Diaz

Termine

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Dienstag 14:00 bis
16:00
wöch. 13.04.2021 bis
13.07.2021
 
Dienstag 16:00 bis
18:00
wöch. 13.04.2021 bis
13.07.2021
 

Prüfungstermine:

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Dienstag 14:00 bis
16:00
Klausur 27.07.2021 bis
27.07.2021
 



Bemerkung :

This lecture course examines development economics issues from a micro perspective.  The focus is on understanding measurement, causes, and consequences of poverty at the household level.  The topics to be covered in the first part include the measurement of poverty, and hunger, causes and consequences of gender bias in developing countries, the link between poverty and fertility, the relationship between poverty, migration and unemployment and informality in urban areas.  In the second part, the focus will be on vicious cycles of poverty in rural areas, focusing on rural land, labor, capital, credit, and insurance markets.  A third part will focus on policy issues for poverty reduction in developing countries.



Voraussetzungen:

Zugangsvoraussetzungen:

BA in Economics, Agricultural Economics, International trade, Social Sciences and have taken intermediate course in Microeconomics; Statistics and Econometrics

 Required courses:

Microeconomics; Mathematical Economics, Calculus



Leistungsnachweis:

All students are required to take a writen exam. (90 minutes)

Written examination     (1 exam,  6 Credits)   

Prüfungszusatzleistungen: According to material in the course.

Prüfungsanforderungen:

According to material in the course.  Students should be able to formulate and explain different micro-economic models on development. They should be able to explain how the theoretical models can be tested with empirical data and what are the limitations of this type of analysis

This lecture course examines development economics issues from a micro perspective. The focus is on understanding the measurement, causes, and consequences of poverty at the household level. After successful completion, students will understand poverty in developing countries, including its measurement and key determinants. The objective of the course is that students can:  Explain the linkages between poverty, hunger, gender inequality, and fertility.  Analyze how market failures in markets for land, labor, capital, and insurance can trap households in poverty.  Derive appropriate policy recommendations to tackle poverty traps.2  Use regression analysis and interpret results to assess determinants of poverty and ways to overcome it. This lecture is part of a cycle on development economics (Development Economics I-II). For students in the MA Development Economics, the first 2 are required, and the third is optional. For students in the MA International Economics, it is recommended to take at least one of the courses f they would like to follow a specialization in development economics.



Organisatorisches:

Arbeitsaufwand: Präsenzzeit 28 Stunden + Selbststudium 140 Stunden

Dauer in Semester: 1

Häufigkeit: Next Summer term

Sws: 2

Wiederholbarkeit: 2

Min. Fachsemester: 1

Max. Fachsemester: 3

Maximale Studierendenzahl: nicht begrenzt

Zugangsvoraussetzungen:

BA in Economics, Agricultural Economics, International trade, Social Sciences and have taken intermediate course in Microeconomics; Statistics and Econometrics

 

Required courses:

Microeconomics; Statistics, Econometrics



Zielgruppe:

MA and PhD in Economics, MA Agricultural Economics



SoSe 2021    801001     Tutorium    2 SWS    Abteilung Ökonometrie Teilnehmer/-in:   30     Zugeordnete Lehrpersonen:   Lange ,   Thormann

Termin

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
keine Angabe 10:00 bis
12:00
Block 19.04.2021 bis
30.04.2021
 




Voraussetzungen:

Econometrics I



SoSe 2021    801050     Vorlesung    2 SWS    ECTS-Punkte: 6     Abteilung Statistik Teilnehmer/-in:   30     Zugeordnete Lehrpersonen:   Kneib ,   Riebl

Termine

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Mittwoch 10:00 bis
12:00
Einzel 14.04.2021 bis
14.04.2021
 
Mittwoch 10:00 bis
12:00
Einzel 21.04.2021 bis
21.04.2021
 
Sonntag   23:55 Einzel 06.06.2021 bis
06.06.2021
 
Mittwoch 10:00 bis
12:00
Einzel 16.06.2021 bis
16.06.2021
 
Sonntag   23:55 Einzel 18.07.2021 bis
18.07.2021
 

Prüfungstermine:

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Mittwoch   23:55 Abgabe Hausarbeit 15.09.2021 bis
15.09.2021
 



Kommentar:

Diese Veranstaltung findet online statt.



Bemerkung :

Important: You need to register for this course on Stud.IP before Tuesday, April 13, 11:59 pm.



Leistungsnachweis:

Prüfung: Hausarbeit (ca. 15 Seiten)



SoSe 2021    801113     Vorlesung    2 SWS    ECTS-Punkte: 6     Zentrum Zentrum für Statistik Professur Professur für Raumbezogene Datenanalyse und statistische Lernverfahren Teilnehmer/-in:   30     Zugeordnete Lehrpersonen:   Säfken ,   Carlan

Termine

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Dienstag 12:30 bis
14:00
wöch. 13.04.2021 bis
13.07.2021
  ZHG / ZHG103

Prüfungstermine:

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Dienstag 12:15 bis
13:45
Klausur 13.07.2021 bis
13.07.2021
  ZHG / ZHG102



Kommentar:

Die Lehrveranstaltung wird zumindest zu Beginn des Semesters in digitaler Form durchgeführt.



Bemerkung :

Inhalt:

Multivariate Verteilungen und ihre Charakteristika, multivariate Normalverteilung,

Hauptkomponentenanalyse, Faktorenanalyse, Diskriminanzanalyse



Voraussetzungen:

Empfohlenes Fachsemester: 2-3



Leistungsnachweis:

Klausur (90 Minuten)



Organisatorisches:

Lehrveranstaltungen:

1. Multivariate Verfahren (Vorlesung) 2 SWS

2. Multivariate Verfahren (Übung) 2 SWS



SoSe 2021    865586     Seminar    2 SWS    Institut Institut für Politikwissenschaft Teilnehmer/-in:   40     Zugeordnete Lehrpersonen:   Jetschke ,   Stein ,   Schottdorf ,   Ghalehdar

Termin

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum

Prüfungstermine:

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
keine Angabe 08:00 bis
18:00
mdl.Prf. Block 26.07.2021 bis
28.07.2021
 



Leistungsnachweis:

Mdl. Prüfung (30 Minuten)



SoSe 2021    990043     Vorlesung    3 SWS    Institut Institut für Informatik Teilnehmer/-in:   20     Zugeordnete Lehrpersonen:   Waack ,   Honsel

Termine

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Dienstag 14:00 bis
16:00
wöch. 13.04.2021 bis
15.07.2021
 
Mittwoch 14:00 bis
16:00
wöch. 14.04.2021 bis
14.07.2021
 

Prüfungstermine:

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Sonntag   Andere Prf. form 25.07.2021 bis
25.07.2021
 



Voraussetzungen:

Diese Vorlesung wird im Rahmen Masterstudienganges für Angewandte Informatik gehalten. Sie ist für Studierende geeignet, die sich mit Kerninformatik beschäftigen. Bachelor-Studierende höherer Fachsemester sind willkommen.



Literatur:
1. R. Wanka, Approximationsalgorithmen, Teubner-Verlag 2006.2. T. H. Cormen, C. E. Leiserson, R. L. Rivest, Introduction to Algorithms, MIT Press, 2001.3. J. Hromkovic, Algorithmics for Hard Problems, Springer Verlag, 2001.4. J. Hromkovic, Theoretical Computer Science, Springer Verlag, 2003.5. I. Wegener, Effiziente Algorithmen für grundlegende Funktionen, Teubner Verlag, 1989.


SoSe 2021    990084     Praktikum    4 SWS    ECTS-Punkte: 5     http://www.stud.informatik.uni-goettingen.de/prog-prakt/ Institut Institut für Informatik Teilnehmer/-in:   60     Zugeordnete Lehrpersonen:   Brosenne ,   Siemer

Termine

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Montag 14:00 bis
16:00
14tägl 12.04.2021 bis
12.07.2021
      GZG / MN09
Mittwoch 14:00 bis
16:00
wöch. 14.04.2021 bis
14.07.2021
      GZG / MN09

Prüfungstermine:

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
keine Angabe   mdl.Prf. Block 02.08.2021 bis
20.08.2021
 



SoSe 2021    990092     Vorlesung    2 SWS    ECTS-Punkte: 5     https://studip.uni-goettingen.de/dispatch.php/course/overview?cid=4e20715e123957aae21f4f9d870ece29 Institut Institut für Informatik Teilnehmer/-in:   30     Zugeordnete Lehrpersonen:   Hogrefe ,   Wolf ,   Bochem ,   von Zengen

Termine

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Dienstag 10:00 bis
12:00
wöch. 13.04.2021 bis
13.07.2021
 

Prüfungstermine:

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Mittwoch 11:00 bis
14:00
Klausur 04.08.2021 bis
04.08.2021
  ZHG / ZHG002



Kommentar:

ITIS-Modul-No. 3.05



Bemerkung :

More Details in StudIP



SoSe 2021    990182     Vorlesung mit Übung    4 SWS    Institut Institut für Informatik Teilnehmer/-in:   20     Dozent:   Waack

Termine

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Dienstag 10:00 bis
12:00
wöch. 13.04.2021 bis
13.07.2021
  GZG / MN09
Freitag 10:00 bis
12:00
wöch. 16.04.2021 bis
16.07.2021
  GZG / MN09

Prüfungstermine:

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Sonntag   Andere Prf. form 25.07.2021 bis
25.07.2021
 



Kommentar:

Diese Vorlesung wird im Rahmen des Masterstudienganges für Angewandte Informatik gehalten. Sie kann alternativ den Studienbereichen Kern- oder Bioinformatik oder dem höheren Anwendungsfach Mathematik zugeordnet werden. Bachelor-Studierende höheren Semesters sind willkommen.

 

Es werden folgende Themen behandelt:

- Grundbegriffe der Informationstheorie
- Asymptotische Äquipartiton
- Enttropierate stochastischer Prozesse
- Datenkompression
- kanalkaöazität

Die Zuordnung zur Bioinformatik ist durch das neu aufgelegte Scherpunktprogramm 1395 der DFG zum Thema "Information and Communication within molecular biology" gerechtfertigt.



Literatur:
  1. T. M. Cover, J. A. Thomas, Elements of Informationtheory, Wiley-Interscience.
  2. D.J.C MacKay, Information Theory, Inference, and Learning Theory, Cambridge University Press


SoSe 2021    990298     Vorlesung mit Übung    4 SWS    ECTS-Punkte: 6     Zentrum Zentrum für Statistik Institut Institut für Medizinische Statistik Teilnehmer/-in:   15     Zugeordnete Lehrpersonen:   Unkel ,   Röver ,   Friede ,   Benda

Termine

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Donnerstag 10:00 bis
12:00
wöch. 15.04.2021 bis
15.07.2021
     
Donnerstag 12:00 bis
14:00
wöch. 15.04.2021 bis
15.07.2021
     

Gruppe 1. Gruppe

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum


Prüfungstermine: 1. Gruppe

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Donnerstag 10:00 bis
14:00
Klausur 22.07.2021 bis
22.07.2021
      Medizinisc / MED23 - !! Nutzung nur mit Schlüssel über die Raumvergabe !!



Bemerkung :

Die Lehrveranstaltungen werden zumindest zu Beginn des Sommersemesters in digitaler Form durchgeführt.



SoSe 2021    990308     Vorlesung mit Übung    4 SWS    ECTS-Punkte: 6     Zentrum Zentrum für Statistik Teilnehmer/-in:   10     Zugeordnete Lehrpersonen:   Bickeböller ,   Rosenberger

Termine

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Dienstag 10:00 bis
12:00
wöch. 13.04.2021 bis
13.07.2021
 
Mittwoch 08:00 bis
12:00
wöch. 14.04.2021 bis
14.07.2021
 

Prüfungstermine:

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Mittwoch 08:00 bis
12:00
Präsentation 14.07.2021 bis
14.07.2021
 



Bemerkung :

Raum (s. auch Kursplan in StudIP): voraussichtlich virtuell.


 
Die Überschrift Promotionsprogramm Angewandte Statistik und Empirische Methoden aufklappen  Promotionsprogramm Angewandte Statistik und Empirische Methoden    
   
SoSe 2021    700097     Nachprüfung    0 SWS    ECTS-Punkte: 6     Abteilung Abteilung Waldinventur und Fernerkundung Teilnehmer/-in:   5     Zugeordnete Lehrpersonen:   Fuchs ,   Magdon

Termin

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum

Prüfungstermine:

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Mittwoch 09:00 bis
16:00
mdl.Prf. 21.07.2021 bis
21.07.2021
     



Voraussetzungen:

Examination requirements:
The students should know and manage and understand and have insights into all topics that are covered in the module that consists of lectures and predominantly on labs where the students learn image analysis on their own notebooks: the exam requirements include:

  • Bases of electromagnetic radiation and its interactions with the atmosphere and terrestrial land cover types;
  • Basic techniques of remote sensing image acquisition, pre-processing, enhancement and classification - as covered in the lectures and labs;
  • Knowledge and skills regarding application of the software as used in the practical labs;
  • Options of remote sensing integration into forest monitoring regarding both mapping and estimation;
  • Assessing quality of remote sensing products, including accuracy analysis.

Bring your own laptop

For the WLAN-Connection (eduroam or GoeMobile) you need an StudIT-Account



Leistungsnachweis:

Examination:

Oral exam (approx. 15 minutes, 80%) and practical exam (approx. 15 minutes, 20%)



Zielgruppe:

FOR MSc SUFONAMA 1
FOR MSc ab 1



SoSe 2021    800066     Vorlesung    2 SWS    ECTS-Punkte: 6     Abteilung Ökonometrie Teilnehmer/-in:   30     Dozent:   Herwartz

Termine

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
keine Angabe 18:00 bis
20:00
Block 12.04.2021 bis
23.04.2021
  MZG/Blauer / MZG 8.163

Prüfungstermine:

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Montag 18:00 bis
19:30
Klausur 26.07.2021 bis
26.07.2021
 



Kommentar:

Master-Studiengang 6 KP



Bemerkung :

Klassische Zeitreihenanalyse: Transformation der Daten, parametrische und nicht-parametrische Schätzung des Trends und der Saisonschwankungen, Konjunkturzyklen.

Exponentielles Glätten: Filterung von Zeitreihen, Berücksichtigung von Trend und Saisonschwankungen, Schätzung der Glättungsparameter durch Kreuzvalidierung, Anwendung in der Prozesskontrolle.

Zeitreihen als Realisation eines stochastischen Prozesses: Verteilungen und Momente, die Auto- und partielle Autokorrelationsfunktion, schwache und starke Stationarität, Gauß`sche Zeitreihen, Schätzung von Mittelwert und Autokorrelationsfunktion einer stationären Zeitreihe
Parametrische Modelle für Zeitreihen: Allgemeine lineare Modelle und ihre Eigenschaften - ARMA Modelle zur Beschreibung stationärer Zeitreihen, unterschiedliche Darstellungen eines ARMA Modells und ihre Anwendungen, multiplikative ARMA Modelle für Zeitreihen mit Saisonkomponenten - ARIMA Modelle zur Beschreibung nicht-stationärer Zeitreihen, Modellidentifizierung, Unit Root Tests, Parameterschätzung, Modellüberprüfung, Vorhersagen - ARCH und GARCH Modelle zur Modellierung von Finanzzeitreihen, Parameterschätzung, Modellüberprüfung, Vorhersagen - Diverse Anwendungsbeispiele aus den Bereichen Makro- und Mikroökonomik, Marketing, Produktion und Finanzwissenschaft

In der Übung wird der praktische Umgang mit Zeitreihen am PC geübt.



Voraussetzungen:


Vorausgesetzte Kenntnisse: Gute Kenntnisse der Vorlesung "Statistik" u./o. "Einführung in die Ökonometrie"

Weitere Hinweise: Die Vorlesung wird nach Absprache mit den Teilnehmer in Englisch gehalten.



SoSe 2021    800087     Übung    2 SWS    Abteilung Ökonometrie Teilnehmer/-in:   30     Zugeordnete Lehrpersonen:   Herwartz ,   Wang

Termine

Tag Zeit Turnus Termin fällt aus am Lehrperson Raum
Dienstag 08:00 bis
10:00
wöch. 13.04.2021 bis
13.07.2021
  MZG/Blauer / WiSoRZ MZG 6.111
Donnerstag 12:00 bis
14:00
wöch. 15.04.2021 bis
15.07.2021