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Statistische Modellierung von Allgemeinen Regressionsmodellen

Statistische Modellierung von Allgemeinen Regressionsmodellen
type: Vorlesung (V)
semester: WS 18/19
time: 19.10.2018
15:45 - 17:15 wöchentlich
05.20 1C-02
05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)


26.10.2018
15:45 - 17:15 wöchentlich
05.20 1C-02
05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)

02.11.2018
15:45 - 17:15 wöchentlich
05.20 1C-02
05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)

09.11.2018
15:45 - 17:15 wöchentlich
05.20 1C-02
05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)

16.11.2018
15:45 - 17:15 wöchentlich
05.20 1C-02
05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)

23.11.2018
15:45 - 17:15 wöchentlich
05.20 1C-02
05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)

30.11.2018
15:45 - 17:15 wöchentlich
05.20 1C-02
05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)

07.12.2018
15:45 - 17:15 wöchentlich
05.20 1C-02
05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)

14.12.2018
15:45 - 17:15 wöchentlich
05.20 1C-02
05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)

21.12.2018
15:45 - 17:15 wöchentlich
05.20 1C-02
05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)

11.01.2019
15:45 - 17:15 wöchentlich
05.20 1C-02
05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)

18.01.2019
15:45 - 17:15 wöchentlich
05.20 1C-02
05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)

25.01.2019
15:45 - 17:15 wöchentlich
05.20 1C-02
05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)

01.02.2019
15:45 - 17:15 wöchentlich
05.20 1C-02
05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)

08.02.2019
15:45 - 17:15 wöchentlich
05.20 1C-02
05.20 Kaiserstraße 89-93 (Allianz-Gebäude)


lecturer: Dr. Wolf-Dieter Heller
sws: 2
lv-no.: <a target="lvn" href="https://campus.studium.kit.edu/events/N_J3IFSeQtCzjQBUXWxBdQ">2521350</a>
Anmerkung

Es werden inhaltliche Kenntnisse der Veranstaltung "Volkswirtschaftslehre III: Einführung in die Ökonometrie" [2520016] vorausgesetzt.

Arbeitsbelastung

Gesamtaufwand bei 4,5 Leistungspunkten: ca. 135 Stunden.

Präsenzzeit: 30 Stunden

Vor- /Nachbereitung: 65 Stunden

Prüfung und Prüfungsvorbereitung: 40 Stunden

Ziel

Der/ die Studierende

  • besitzt umfassende Kenntnisse allgemeiner Regressionsmodelle