Mögliche Themen in Statistik und Ökonometrie

Deskriptive Statistik

  • Lage- und Streuungsmaße: z.B. arithmetisches Mittel, Median, Varianz, Standardabweichung

  • Zusammenhangsmaße: z.B. Phi, Cramers V, Pearson-, Spearman-Korrelation, Kendalls Tau, Kruskal-Goodmans Lambda


Mengenlehre, Kombinatorik, Wahrscheinlichkeitsrechnung

Zufallsvariablen und ihre Verteilungen

  •   diskret: z.B. Binomial-, geometrische, hypergeometrische, Poisson-Verteilung

  •   stetig: z.B. Normal-, Exponential-, t-, Chi-Quadrat- und F-Verteilung


Induktive Statistik

  • Parameterschätzung

    • Eigenschaften von Schätzern: Erwartungstreue, Konsistenz, Effizienz

    • Schätzmethoden: z.B. Momentenmethode, Maximum Likelihood, Kleinste Quadrate

  • Konfidenzintervalle, z.B. für Erwartungswerte, Varianzen, Korrelationen

  • statistische Tests

    • parametrisch, z.B.

      • t-Tests für eine und zwei Stichproben, ein- und mehrfaktorielle Varianzanalyse ohne und mit Meßwiederholung

      • Tests für Varianzen (z.B. Chi-Quadrat-, F-Tests),

      • t- und z-Test für Korrelationen

    • nonparametrisch, z.B.

      • Vorzeichen-, Fishers exakter, Wilcoxon- / Mann-Whitney-, Kruskal-Wallis-, Friedman-, McNemar-, Cochran-Test

  • Effektstärken, z.B. Cohens d


Regressionsanalyse, ökonometrische Verfahren

  • lineare Regression (Kleinst-Quadrat- KQ / Ordinary Least Squares OLS)

    • mit metrischen Regressoren, Dummy-Variablen, Interaktionstermen

    • Gütemaße: Determinationskoeffizient / Bestimmtheitsmaß R^2, adjustiertes R^2

    • Tests: globaler F-Test, F-Test für Modellvergleiche / mehrere Koeffizienten, t-Test für einen Regressionskoeffizienten

    • Multikollinearität: Korrelation zwischen Regressoren, Varianz-Inflations-Faktor, Konditionsindex

    • Residuendiagramme

    • Nichtlinearität (RESET), Strukturbruch (Chow)

    • Heteroskedastizität (z.B. Goldfeld-Quandt, Breusch-Pagan, White)

    • Autokorrelation (Durbin-Watson, Breusch-Godfrey, Box-Pierce, Box-Ljung)

    • Normalverteilung: Q-Q-Diagramm, Kolmogorov-Smirnov, Jarque-Bera, Shapiro-Wilk,

  • Generalized Least Squares (GLS): Heteroskedastizität (WLS), Autokorrelation (Cochrane-Orcutt, Prais-Winsten)

  • Generalized Linear Models (GLM): Logit-, Probit-, Poisson-Regression

  • Instrumentvariablen (IV)-Regression (two stage least squares), GMM-Schätzer

  • lineare Panelmodelle: pooled OLS, first-difference, fixed effects, random effects

  • Differenzen in Differenzen

Mediationsanalyse (nach Baron & Kenny, nach Hayes), Moderationsanalyse

 

(Verallgemeinerte) lineare gemischte Modelle

  • Mehrebenenanalyse: Cluster, Längsschnitt


Multivariate Statistik

  • multivariate Signifikanztests

  • Clusteranalyse

  • Hauptkomponenten- und Faktorenanalyse

  • Strukturgleichungsmodelle


Zeitreihenanalyse

  • deskriptive Zeitreihenanalyse

  • AR-, MA-, ARMA- und ARIMA-Modelle

  • ARCH- und GARCH-Modelle

  • Zustandsraumdarstellung und Kalman-Filter


Klassische Meta-Analyse

  • Fixed-Effects-, Random-Effects-, Mixed-Effects-Modelle

  • Meta-Regression

  • Forest Plot

  • Publication Bias: Funnel Plot, Egger-Test, Fail-Safe-N


Grundlagen der Bayes-Statistik

  • Bayes-Theorem, a priori-, a posteriori-Verteilung

  • Credibility Intervals, Highest Posterior Density Region

  • Bayes-Faktor


fachspezifische statistische Kennwerte

  •   aus den Gesundheitswissenschaften

    •   Sensitivität, Spezifität, positiver, negativer prädiktiver Wert, relatives Risiko, Odds Ratio

  •   aus den Wirtschaftswissenschaften

    •   Preis- und Mengenindizes (Laspeyres, Paasche)

    •   Gini-, Herfindahl-Index


Statistiksoftware

 

IBM SPSS Statistics / PSPP, R (R Commander, R  Studio), JASP, jamovi, gretl (nur GUI), Calc

 

Außerdem können Outputs von Stata und EViews Gegenstand der Nachhilfe sein.

Praktische Übungen in Stata, SAS, JMP, EViews oder anderen Programmen sind nicht möglich.