Die Studierenden besitzen ein ausgeprägtes Verständnis für den strategischen Wert von Daten und Ökonometrie zur Lösung ökonomischer Probleme. Sie verfügen über geeignete Werkzeuge, um mit Daten adäquat umzugehen bzw. auf Daten sinnvoll zu reagieren, um verbesserte Entscheidungsgrundlagen zu schaffen.

Die Veranstaltung vermittelt ein Grundwissen über die logistische Regression sowie über die Cox-Regression, so dass die Studierenden in die Lage versetzt werden, Theorien bzw. Hypothesen, die einen nicht-linearen Zusammenhang zwischen verschiedenen Variablen postulieren, empirisch auf ihre Gültigkeit zu testen und zu bewerten.

Im Vordergrund der Bearbeitung stehen dabei das Aufzeigen eines adäquaten Einsatzes der entsprechenden ökonometrischen Methoden sowie einer geeigneten Interpretation der daraus resultierenden Ergebnisse

Binomiales Logit-Modell (33%)

• Signifikanztest der Koeffizienten

• Bestimmtheitsmaße

• LR-Test

• Multikollinearität

• Ausreißer in den Daten

Multinomiales Logit-Modell (33%)

• Signifikanztest der Koeffizienten

• Bestimmtheitsmaße

• LR-Test

Ratenmodelle (33%)

•  Sterbetafel

•  Kaplan-Meier-Schätzer

•  Cox-Regression

• Baum, C.: Introduction to Stata, 2. Aufl. 2016, College Station

• Blossfeld, H.-P./Golsch, K./Rohwer, G.: Event History Analysis with Stata, 2007, Philadelphia

• Gujarati, D.N.: Essentials of Econometrics, 4. Aufl. 2009, Boston

• Hosmer, D.W./Lemeshow, S./May, S.: Applied Survival Analysis, Regression Modelling of Time-to-Event Data, 2. Aufl. 2008, New York

• Hosmer, D.W./Lemeshow, S.: Applied Logistic Regression, 3. Aufl. 2013, New York

• Kleinbaum, D. G./Klein, M.: Survival Analysis: a self-learning text. 3. Aufl. 2010, München

• Long, J. S./Freese, J.: Regression Models for Categorical Dependent Variables Using Stata, 3. Aufl. 2014, College Station

• Menard, S.W.; Logistic Regression, 2010, Los Angeles

• Stock, J.H./Watson, M.W.; Introduction to Econometrics, 3. Aufl. 2014, Boston

• Wooldridge, J.M.; Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, 2. Aufl. 2010, Cambridge

• Vittinghoff, E.; Regression Methods in Biostatistics: Linear, Logistic, Survival and Repeated Measures Models, 2. Aufl. 2012, New York

Seminaristischer Unterricht, Bearbeitung von Anwendungsfällen unter Nutzung statistischer Software, Vorbereitung der Studierenden durch Eigenstudium

Deutsch

Klausur oder Hausarbeit

6

Intensives Arbeiten mit dem Computer