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Wuppermann, Amelie
Empirische Ökonomie 1 (wise17)
30.11.2017
9. Zusammenfassung und Ausblick
28.11.2017
8. Zeitreihen- und Prognosemodelle
23.11.2017
7. Binäre abhängige Variablen
21.11.2017
6. Experimente und natürliche Experimente (Forts.)
16.11.2017
6. Experimente und natürliche Experimente
14.11.2017
5. Nichtlineare Zusammenhänge
09.11.2017
4. Das lineare Regressionsmodell mit mehreren Regressoren (Forts.)
07.11.2017
4. Das lineare Regressionsmodell mit mehreren Regressoren (Forts.)
02.11.2017
4. Das lineare Regressionsmodell mit mehreren Regressoren
26.10.2017
3. Das lineare Regressionsmodell mit einem Regressor (Forts.)
24.10.2017
3. Das lineare Regressionsmodell mit einem Regressor (Forts.)
19.10.2017
3. Das lineare Regressionsmodell mit einem Regressor
17.10.2017
1. Einführung // 2. Statistische Grundlagen
Empirische Ökonomie 1 (wise16)
01.12.2016
9. Zusammenfassung und Ausblick / Ergänzung zur Vorlesung
29.11.2016
6.6 Anwendungsbeispiel: Das "STAR-Projekt"/ Zeitreihen- und Prognosemodelle/ Einleitung/ Zeitreihendaten und Autokorrelation/ Autoregressive Zeitreihenmodelle/ Zusammenfassung
24.11.2016
6.6 6.7 Anwendungsbeispiele / 7. Binäre abhängige Variablen
22.11.2016
6. Praktische Durchführung von Experimenten/Natürliche Experimente/Schätzmethoden/Anwenungsbeispiel: Das "STAR-Projekt"
17.11.2016
Interaktionseffekte / 5. Nichtlineare Zusammenhänge / 6. Experimente und ”natürliche“ Experimente
15.11.2016
4. Kausale Effekte und Modellspezifikation/ Anwendungsbeispiel/ Zusammenfassung/ Nicht lineare Zusammenhänge/ Nicht lineare Funktion eine Regressors/ Interaktionen zwischen Regressoren
10.11.2016
4. Der OLS-Schätzer in Matrixschreibweise / Hypothesentests / Konfidenzintervalle / Kausale Effekte und Modellspezifikation
08.11.2016
4. Eigenschaften des OLS-Schätzers
03.11.2016
4. Das lineare Regressionsmodell mit mehreren Regressoren
27.10.2016
3. Das lineare Regressionsmodell mit einem Regressor (Forts.)
25.10.2016
3. Das lineare Regressionsmodell mit einem Regressor (Forts.)
20.10.2016
3. Das lineare Regressionsmodell mit einem Regressor
18.10.2016
Einführung und Organisatorisches // 2. Statistische Grundlagen