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Survey Sampling - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung mit Übung Learnweb   Logo Learnweb
Veranstaltungsnummer 5285 Kurztext
Semester WiSe 2021/22 SWS
Erwartete Teilnehmer/-innen 10 Max. Teilnehmer/-innen 20
Rhythmus i.d.R. jedes 2. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 6
Hyperlink   Evaluation
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 Gebäude A (Samelson-Campus) - A 009 (Großer Seminarraum) Raumplan        
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Mi. 12:00 bis 14:00 c.t. wöchentlich Gebäude B (Samelson-Campus) - B 026 (Seminarraum) Raumplan        
Gruppe 1-Gruppe:


Zugeordnete Personen
Kontaktperson (durchführend) Zuständigkeit
Groß, Jürgen, Privatdozent Dr. verantwortlich und durchführend
Weitere Person Zuständigkeit
Xiao, Hui nicht 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

Course book (focus on chapters 1,2,3,4.1,4.2,4.3):

  • Särndal, C.-E., Swensson, B. & Wretmann, J. (1992). Model Assisted Survey Sampling. Springer.

Additional:

  • Fuller, W.A. (2009). Sampling Statistics. Wiley.
  • Thompson, S.K. (2012). Sampling. Third edition. Wiley.
  • Tille, Y. (2006). Sampling Algorithms. Springer.
  • Tille, Y. (2020). Sampling And Estimation From Finite Populations. 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.

Data related problems and examples are illustrated with short Python scripts (NumPy, pandas, matplotlib, SciPy, statsmodels).


Strukturbaum
Die Veranstaltung wurde 2 mal im Vorlesungsverzeichnis WiSe 2021/22 gefunden:
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