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Survey Sampling - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung mit Übung
Veranstaltungsnummer 5285 Kurztext
Semester WiSe 2020/21 SWS
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes 2. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 6
Hyperlink   Evaluation Noch nicht entschieden
Sprache englisch
Termine Gruppe: 1-Gruppe iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Mi. 10:00 bis 12:00 c.t. wöchentlich          
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Mi. 12:00 bis 14:00 c.t. wöchentlich          
Gruppe 1-Gruppe:
Prüfungstermine
Semester Termin Prüfer/-in Parallelgruppe Datum Prüfungsform Beginn Anmeldefrist Ende Anmeldefrist Ende Abmeldefrist Infos zu Nachschreibterminen
WiSe 2020/21 01 16.11.2020 04.02.2021 VERBINDLICH 04.02.2021 VERBINDLICH


Zugeordnete Personen
Kontaktpersonen (durchführend) Zuständigkeit
Groß, Jürgen, Privatdozent Dr. verantwortlich und durchführend
Xiao, Hui durchführend, nicht verantwortlich
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Master M.Sc. Data Analytics
Master M.Sc. Informationsmanagm.
Master M.Sc. Wirtschaftsinf.
LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
MIT-SurSam Survey Sampling
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Mathematik 1
Inhalt
Literatur
  • Särndal, C.-E., Swensson, B. & Wretmann, J. (1992). Model Assisted SurveySampling. Springer.
  • Thompson, S.K. (2012). Sampling. Third edition. Wiley.
Lerninhalte

The course gives an introduction to the statistical theory and methods for sample surveys based on probability sampling. Some elementary sampling designs are presented and their statistical and mathematical implications are discussed. The treated sampling designs include:

  • Bernoulli Sampling, Simple Random Sampling, Systematic Sampling, Poisson Sampling, Probability Proportional-to-Size Sampling, Stratified Sampling, Cluster Sampling.

The course also comprises a short introduction into the statistical programming language 'R', since data examples and solutions to data related problems are explained within the 'R' environment. Some preliminary basic knowledge about 'R' could therefore be helpful for understanding.


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2020/21 , Aktuelles Semester: WiSe 2022/23
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