Log out Zur App
Zur App

Lerninhalte finden

Features

Entdecke

Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Microeconometrics and Machine Learning

Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Management

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Master of Science Management

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

So erstellst du deine eigenen Lernmaterialien in Sekunden

  • Lade dein Vorlesungsskript hoch
  • Bekomme eine individuelle Zusammenfassung und Karteikarten
  • Starte mit dem Lernen

Lade dein Skript hoch!

Zieh es hierher und lade es hoch! 🔥

Jetzt hochladen

Die beliebtesten Lernunterlagen deiner Kommilitonen

Jetzt hochladen
Microeconometrics and Machine Learning - Cheatsheet
Microeconometrics and Machine Learning - Cheatsheet Grundlagen der Mikroökonometrie Definition: Grundlagen der Mikroökonometrie umfassen die statistischen Methoden zur Analyse individueller Daten. Ziel ist das Testen ökonomischer Theorien und die Schätzung ökonomischer Modelle. Details: Regressionsanalyse zur Schätzung der Beziehungen zwischen Variablen Verwendung von Querschnitts- und Paneldaten ...

Microeconometrics and Machine Learning - Cheatsheet

Zugreifen
Microeconometrics and Machine Learning - Exam
Microeconometrics and Machine Learning - Exam Aufgabe 1) Datensatz, Regressionsmodell und Schätzung: Du hast Zugang zu einem Querschnittsdatensatz, der Informationen über 1000 individuelle Beobachtungen enthält. Jede Beobachtung stellt einen Arbeitnehmer dar, und der Datensatz enthält Variablen wie das monatliche Einkommen (\textit{income}), das Bildungsniveau in Jahren (\textit{education}), die B...

Microeconometrics and Machine Learning - Exam

Zugreifen

Bereit für die Klausur? Teste jetzt dein Wissen!

Was sind grundlegende statistische Methoden der Mikroökonometrie?

Welche Art von Daten werden häufig in der Mikroökonometrie verwendet?

Was sind einige Probleme, die in der Mikroökonometrie addressiert werden?

Was ist überwachtetes Lernen?

Was trifft auf unüberwachtes Lernen zu?

Welches der folgenden Verfahren ist eine Methode des überwachten Lernens?

Was beschreibt die lineare Regression?

Welche Formen kann die nichtlineare Regression verwenden?

Wie wird die Beziehung zwischen abhängiger und unabhängiger Variablen in der linearen Regression modelliert?

Was ist das Ziel der Kausalitätsanalyse?

In welchen drei Bereichen wird Kausalitätsanalyse typischerweise eingesetzt?

Welche Methoden werden in der Kausalitätsanalyse verwendet?

Was ist das Ziel von K-Means Clustering?

Welche Formel gehört zur logistischen Regression?

Was ist ein Random Forest?

Was versteht man unter 'Verarbeitung großer Datensätze'?

Welche Systeme und Frameworks werden häufig zur Verarbeitung großer Datensätze verwendet?

Was sind die '4 V's' von Big Data?

Was ermöglicht die Analyse von Panel-Daten Methoden?

Welche Methode zur Analyse von Panel-Daten kontrolliert für zeitinvariante individuelle Eigenschaften?

Welche Formel repräsentiert das Modell für zufällige Effekte (RE)?

Was sind robuste Inferenztechniken?

Wofür werden robuste Standardfehler verwendet?

Welche Funktion hat der Sandwich-Estimator (Huber-White)?

Weiter
In App öffnen

Diese Konzepte musst du verstehen, um Microeconometrics and Machine Learning an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
01

Einführung in die Mikroökonometrie

Dieser Abschnitt liefert eine grundlegende Einführung in die Prinzipien der Mikroökonometrie und ihre Anwendung in der ökonomischen Analyse.

  • Grundlagen der Mikroökonometrie
  • Wichtigste ökonometrische Methoden und Techniken
  • Anwendung von Mikroökonometrie im wirtschaftlichen Kontext
  • Beziehung zwischen Theorie und empirischer Analyse
  • Wichtige Fallstudien und Beispiele
Karteikarten generieren
02
02

Maschinelles Lernen und seine Anwendungen

Diese Einheit erforscht die grundlegenden Methoden des maschinellen Lernens und ihre Anwendungen in verschiedenen wirtschaftlichen Bereichen.

  • Überblick über maschinelles Lernen
  • Überwachtes und unüberwachtes Lernen
  • Anwendung von Machine Learning in der Ökonometrie
  • Wichtige Algorithmen und Modelle
  • Fallstudien und praktische Anwendungen
Karteikarten generieren
03
03

Regressionsmodelle und Kausalität

Hier beschäftigst Du Dich mit der Nutzung von Regressionsmodellen zur Untersuchung kausaler Zusammenhänge in ökonomischen Daten.

  • Einführung in Regressionsmodelle
  • Lineare und nichtlineare Regressionsmodelle
  • Bewertung von Modellen
  • Kausalitätsanalyse
  • Praktische Beispiele und Anwendungen
Karteikarten generieren
04
04

Algorithmen und Datenanalyse

Dieser Abschnitt befasst sich mit verschiedenen Algorithmen zur Datenanalyse und deren Implementierung in ökonometrischen Modellen.

  • Grundlegende Algorithmen der Datenanalyse
  • Implementierung in statistischer Software
  • Verarbeitung großer Datensätze
  • Big Data Techniken
  • Datenvisualisierung
Karteikarten generieren
05
05

Praktische Anwendungen in der Ökonometrie

In diesem Teil des Kurses wendest Du das Gelernte auf praktische ökonometrische Fragestellungen an.

  • Econometric Models and Applications
  • Panel Data Methods
  • Count Data Models
  • Simulation Methods
  • Robust Inference Techniques
Karteikarten generieren

Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Microeconometrics and Machine Learning an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

In der heutigen Wirtschaftswelt sind Kenntnisse in Mikroökonometrie und maschinellem Lernen von entscheidender Bedeutung. Die Vorlesung 'Microeconometrics and Machine Learning' an der Universität Erlangen-Nürnberg vermittelt Dir ein fundiertes Verständnis dieser beiden Disziplinen. Hier erlernst Du, wie ökonometrische Modelle in der Praxis angewendet werden und wie maschinelle Lernmethoden Deine Analysen unterstützen können. Der Kurs vereint theoretische Grundlagen mit praktischen Anwendungen und bereitet Dich optimal auf komplexe wirtschaftliche Fragestellungen vor.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung umfasst theoretische Inhalte und praktische Anwendungen in der Mikroökonometrie sowie Methoden des maschinellen Lernens. Es werden wöchentlich Vorlesungen und Übungen angeboten, die insgesamt 4 SWS (Semesterwochenstunden) umfassen.

Studienleistungen: Die Leistungskontrolle erfolgt durch eine Kombination aus Klausuren und Projektarbeiten oder Hausarbeiten während des Semesters.

Angebotstermine: Die Vorlesung wird sowohl im Wintersemester als auch im Sommersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Einführung in die Mikroökonometrie, Maschinelles Lernen und seine Anwendungen, Regressionsmodelle und Kausalität, Algorithmen und Datenanalyse

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

Nutzung von StudySmarter:

Nutzung von StudySmarter:

  • Erstelle Lernpläne und Zusammenfassungen
  • Erstelle Karteikarten, um dich optimal auf deine Prüfung vorzubereiten
  • Kreiere deine personalisierte Lernerfahrung mit StudySmarters AI-Tools
Kostenfrei loslegen

Stelle deinen Kommilitonen Fragen und bekomme Antworten

Melde dich an, um der Diskussion beizutreten
Kostenlos anmelden

Sie haben bereits ein Konto? Login

Entdecke andere Kurse im Master of Science Management

Accounting for consolidated financial statements Kurs ansehen
Advanced Business Analytics Seminar Kurs ansehen
Advanced management research methods I Kurs ansehen
Advanced marketing management II Kurs ansehen
Advanced marketing management I Services marketing Kurs ansehen
Advanced marketing management IV Kurs ansehen
Advanced marketing management V Kurs ansehen
Advanced marketing management VII Kurs ansehen
Advanced methods of management research II Kurs ansehen
Advanced methods of management research III Kurs ansehen

Lerne jederzeit. Lerne überall. Auf allen Geräten.

Kostenfrei loslegen