AGE.06465.02 - Statistik und Wirtschaftsstatistik für den Agrar- und Ernährungssektor (Complete module description)

AGE.06465.02 - Statistik und Wirtschaftsstatistik für den Agrar- und Ernährungssektor (Complete module description)

Original version English
AGE.06465.02 5 CP
Module label Statistik und Wirtschaftsstatistik für den Agrar- und Ernährungssektor
Module code AGE.06465.02
Semester of first implementation
Faculty/Institute Institut für Agrar- und Ernährungswissenschaften
Module used in courses of study / semesters
  • Agrarwissenschaften (180 LP) (Bachelor) > Agrarwissenschaft/Landwirtschaft Agrarwissenschaft180, Version of accreditation (WS 2018/19 - SoSe 2024) > Wahlpflichtfächer
Responsible person for this module
Further responsible persons
Dr. Jörg Gersonde
Prerequisites
Skills to be acquired in this module
  • Nach dem Besuch des Moduls wird erwartet, dass die Studierenden in der Lage sind:
  • wichtige Institutionen und Datenquellen zur Statistik im Agrar- und Ernährungssektor zu benennen
  • selbständiges Entwerfen einer statistischen Analyse
  • Entscheiden über die Auswahl geeigneter statistischer Maße für die Fragestellung
  • selbständiges Berechnen von Preis- und Mengenindizes, Verkettungen, Volumengrößen, Deflationierung
  • Erklären von wichtigen Eigenschaften und Zusammenhängen von ökonomischen Indizes
  • Interpretieren von Analyseergebnissen und deren Einordnung im Rahmen der ökonomischen Theorie
  • Entscheidung über die Verwendbarkeit von vorhandenen fachspezifischen Paketen
  • Implementieren von eigenen Funktionen zur Datenverarbeitung
  • Ausarbeiten von strukturierten Abläufen der Datenverarbeitung
Module contents
  • Überblick über die Wirtschaftsstatistik (Institutionen und Methoden)
  • Arbeitsschritte einer statistischen Analyse
  • Beschreibung von Lage- und Streuungsmaßnahmen für verschiedene Skalenarten
  • Konzentrationsmaße
  • Umgang mit Preis- und Mengenindizes
  • Volumengrößen, Deflationierung von nominalen Größen
  • R als Programmiersprache für statistische Auswertungen
  • RStudio als Arbeitsumgebung für R
  • Datentypen und Funktionen in R
  • Werkzeuge zur Planung und Gliederung von statistischen Auswertungen
Forms of instruction Lecture (2 SWS)
Exercises (2 SWS)
Course
Languages of instruction German, English
Duration (semesters) 1 Semester Semester
Module frequency jedes Sommersemester
Module capacity unlimited
Time of examination
Credit points 5 CP
Share on module final degree Course 1: %; Course 2: %; Course 3: %.
Share of module grade on the course of study's final grade 1
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 Exercises Übung 2 0
Course 3 Course Selbststudium und Prüfungsvorbereitung 0
Workload by module 150 150
Total module workload 150
Examination Exam prerequisites Type of examination
Course 1
Course 2
Course 3
Final exam of module
Klausur o. elektr. Klausur o. Klausur o. elektr. Klausur im Antw.-Wahl-Verf. oder Hausarbeit oder mündl. 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 %