Advanced Quantitative Methods

Worum geht's

Du lernst fortgeschrittene quantitative Methoden, die über das klassische lineare Regressionsmodell hinausgehen. Das Modul erklärt Folgen von Verletzungen der OLS-Annahmen, führt in die Maximum-Likelihood-Schätzung ein und wendet diese Methoden auf binäre, ordinale und Zähldaten an (z. B. Logit/Probit, Ordered Logit/Probit, Poisson/Negative Binomial). Am Ende kannst du diese Modelle selbständig anwenden und Ergebnisse interpretieren.

Was du danach kannst

• Folgen von Verletzungen der OLS-Annahmen verstehen
• Mechanik und Anwendung der Maximum-Likelihood-Schätzung beherrschen
• Stärken und Schwächen verschiedener Modelle beurteilen
• Modelle selbständig mit Statistiksoftware anwenden
• Ergebnisse korrekt interpretieren und kommunizieren

Aus was das Modul besteht

• Vorlesung (2 SWS)Vermittlung der theoretischen Grundlagen per Präsentationen und Folien
• Tutorium (2 SWS)Anwendung der Vorlesungsinhalte mit Statistiksoftware, Übungsblättern, Präsentationen und Diskussion

Lehrmethode

• Präsentationen / VorlesungsfolienVermittlung der fundamentalen Theorie
• Übungsblätter und TutoriumSelbständige Anwendung, Üben und Selbstkontrolle
• Präsentationen durch StudierendeTraining in Kommunikation und Darstellung statistischer Ergebnisse
• Diskussion/Open Space im TutoriumKlärung von Fragen und Vertiefung