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WIW.00724.04 - Schätzen und Testen (Complete module description)
Original version English
WIW.00724.04 5 CP
Module label Schätzen und Testen
Module code WIW.00724.04
Semester of first implementation
Faculty/Institute Wirtschaftswissenschaftlicher Bereich - School of Economics and Business
Module used in courses of study / semesters
  • Agrarwissenschaften (MA120 LP) (Master) > Agrarwissenschaft/Landwirtschaft AgrarwissenschaftenMA120, Version of accreditation (WS 2009/10 - SS 2011) > Wahlpflichtmodule der Vertiefungsrichtung `Wirtschafts- und Sozialwissenschaften des Landbaus`
  • Empirische Ökonomik und Politikberatung (MA120 LP) (Master) > Volkswirtschaftslehre Empir.Ökonom/PoliberMA120, Version of accreditation (SS 2007 - SS 2008) > Empirische Methoden
  • Empirische Ökonomik und Politikberatung (MA120 LP) (Master) > Volkswirtschaftslehre Empir.Ökonom/PoliberMA120, Version of accreditation (SS 2016 - SS 2020) > 2.1. Schwerpunkt: Empirical Economics
  • Empirische Ökonomik und Politikberatung (MA120 LP) (Master) > Volkswirtschaftslehre Empir.Ökonom/PoliberMA120, Version of accreditation (WS 2008/09 - WS 2015/16) > 2. Bereich Empirische Methoden
  • Volkswirtschaftslehre (Economics) (MA120 LP) (Master) > Volkswirtschaftslehre VWL (Economics)MA120, Version of accreditation valid from WS 2006/07 > Empirische Methoden
  • Volkswirtschaftslehre (Economics) (MA120 LP) (Master) > Volkswirtschaftslehre VWL (Economics)MA120, Version of accreditation (WS 2008/09 - WS 2017/18) > 2. Bereich Empirische Methoden
  • Wirtschaftsinformatik (Business Information Systems) (MA120 LP) (Master) > Wirtschaftsinformatik WirtschaftsinformatMA120, Version of accreditation (SS 2016 - SS 2020) > III. Wahlbereich VWL und empirische Methoden
Responsible person for this module
Further responsible persons
Prof. Dr. Claudia Becker
Prerequisites
Skills to be acquired in this module
  • Konzepte statistischer Schätztheorie kennen
  • eigenständig Schätzmethoden nach den erlernten Konzepten konzipieren können
  • Gütekriterien für Schätzer kennen und Schätzmethoden nach diesen Kriterien bewerten können
  • Standard-Schätzverfahren in gängigen Situationen kennen
  • Konzepte der statistischen Testtheorie kennen
  • eigenständig Testverfahren nach den erlernten Konzepten konzipieren können
  • Gütekriterien für Tests kennen und Hypothesentests nach diesen Kriterien bewerten können
  • Tests für Standardsituationen kennen
Module contents
  • Maximum-Likelihood-Schätzer, Momentenmethode, Kleinste-Quadrate-Schätzer, L1-Schätzer
  • klassische Gütekriterien und Robustheitskriterien für Schätzer
  • Entscheidungstheorie: Schätzproblem als statistisches Entscheidungsproblem
  • Standard-Schätzverfahren: Schätzer für Erwartungswert, Varianz, Regressionsparameter
  • Entscheidungstheorie: Testproblem als statistisches Entscheidungsproblem
  • Neymann-Pearson-Lemma
  • parametrische statistische Tests: Likelihood-Quotienten-Tests
  • Gütekriterien für Tests
  • Tests für Standardsituationen: parametrische und nichtparametrische Tests für Lage- und Skalenhypothesen; Anpassungstests
Forms of instruction Lecture (2 SWS)
Course
Exercises (1 SWS)
Course
Course
Languages of instruction German, English
Duration (semesters) 1 Semester Semester
Module frequency beginnend im Sommersemester im Wechsel mit
Module capacity unlimited
Time of examination
Credit points 5 CP
Share on module final degree Course 1: %; Course 2: %; Course 3: %; Course 4: %; Course 5: %.
Share of module grade on the course of study's final grade 1
Reference text
Angebotsturnus: jedes zweite Sommersemester
Module course label Course type Course title SWS Workload of compulsory attendance Workload of preparation / homework etc Workload of independent learning Workload (examination and preparation) Sum workload
Course 1 Lecture Vorlesung 2 0
Course 2 Course Selbststudium 0
Course 3 Exercises Übung 1 0
Course 4 Course Selbststudium 0
Course 5 Course Klausurvorbereitung 0
Workload by module 150 150
Total module workload 150
Examination Exam prerequisites Type of examination
Course 1
Course 2
Course 3
Course 4
Course 5
Final exam of module
Klausur / Open-Book-Prüfung / Take-Home-Prüfung / mdl. Prüfung
Exam repetition information
Prerequisites and conditions Prerequisites Frequency Compulsory attendance Share on module grade in percent
Course 1 Summer semester No %
Course 2 Summer semester No %
Course 3 Summer semester No %
Course 4 Summer semester No %
Course 5 Summer semester No %