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| Detailinformationen |
| Anmeldevoraussetzungen |
keine
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| Quellcurriculum |
Bachelorstudium Statistik 2015W |
| Ziele |
Die Studierenden können selbstständig Zufallsstichproben aus vorhandenen Grundgesamtheiten ziehen. Sie können die vorhandenen Informationen über die betreffende Grundgesamtheit nutzen, um das adäquate Stichprobendesign und die geeignete Schätzmethode zu wählen. Ferner erwerben sie die Fähigkeiten, sich mit vertiefender Literatur zur Stichprobenproblematik auseinander setzen zu können, insbesondere mit der "Missing Data" Literatur.
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| Lehrinhalte |
Repräsentativität von Stichproben, einfache Zufallsstichproben, geschichtete Zufallsstichproben, Klumpenauswahlen, zweistufige Zufallsstichproben, größenproportionale Auswahlen, nichtzufällige Auswahlverfahren (Quotenauswahlen)
Horvitz-Thompson-Schätzer, Verhältnis- und Regressionsschätzer, Small Area-Schätzer
Nonresponse (Datenimputation, Gewichtungsanpassung), Resampling als Varianzschätzmethode
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| Beurteilungskriterien |
Hausübungen und Klausur
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| Lehrmethoden |
Vortrag durch den Lehrenden
Diskussion der Hausübungen, die durch die Studierenden präsentiert werden
Arbeiten mit Stichprobendaten in R (oder Excel)
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| Abhaltungssprache |
Deutsch |
| Literatur |
Quatember, A. (aktuelle Ausgabe). Datenqualität in Stichprobenerhebungen - Stichprobenverfahren. Springer, Heidelberg.
Ergänzungsliteratur:
Lohr, S. (2010). Sampling: Design and Analysis. 2nd edition, Brooks/Cole, Boston.
Särndal, C.-E., Swensson, B. and Wretman, J. (1992). Model Assisted Survey Sampling. Springer, New York.
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| Lehrinhalte wechselnd? |
Nein |
| Äquivalenzen |
4MSSTKV: KV Stichprobenverfahren (4 ECTS)
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| Frühere Varianten |
Decken ebenfalls die Anforderungen des Curriculums ab (von - bis)
4MSSTKV: KV Stichprobenverfahren (2002W-2014S)
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