Modul 4: Statistik und Entscheidungsmodelle

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Modul 4: Statistik und Entscheidungsmodelle"

Transkript

1 Beispiel: stated choice Stunde 1 48 Modul 4: Statistik und Entscheidungsmodelle Programm Kay W. Axhausen Stephane Hess Ilka Ehreke DAS Verkehrsingenieurwesen April 2016

2 DAS Verkehrsingenieurwesen Modul 4: Statistik und Entscheidungsmodelle Programm Kay W. Axhausen IVT - ETH Zurich Stefano-Franscini-Platz 5 CH-8093 Zurich Tel: Stephane Hess ITS - University of Leeds 1-3 Lifton Place UK-Leeds LS2 9JT Tel: Ilka Ehreke IVT - ETH Zurich Stefano-Franscini-Platz 5 CH-8093 Zurich Tel: April 2016 Zusammenfassung Umfassende Einführung in die Modellierung des Verkehrsverhaltens mit Regression und diskreten Entscheidungsmodellen. Vermittlung der notwendigen Grundlagen und der Anwendungsmöglichkeiten der verschiedenen Modelle des Verkehrsverhaltens. Verschiedene Formen der Regression, Entscheidungsmodelle, Parameter des Verkehrsverhaltens, Muster der Verkehrsteilnahme, Marktsegmente. Die Übung beinhaltet die Einführung und Anwendung der Statistik-Software R. 1

3 1 Programm: 11. bis 12. Februar Donnerstag, 11. Februar :00-10:30 V kwa HIL 11:00-12:45 V kwa HIL 12:45-14:00 Mittagessen 14:00-15:30 Ü ie HIL 16:00-17:00 Ü ie HIL Befragen und Beobachten Grundideen Inhalte Typische Messungen Regression Grundbegriffe und Ansätze - Schätzung Modellformulierung (lineare Regression, Poisson Regression) Anwendung R, Zeitbudgets Einführung R - Lineare Regression mit Mikrozensus Daten Verkehrserzeugung Poissonregression mit Mikrozensus- Daten - Regression mit Zählergebnissen 1.2 Freitag, 12. Februar :00-10:30 V kwa HIL Stated Response Befragungen der Hypothese zum Experi- Idee Entwurfsvorgang Von ment - Anforderungen Korrektur Zeitpunkt Nicht-Antwort- Verhalten Belastung und Anreize -Eigenschaften Fehlerquellen Frageformulierung Bekannte Fehler in SP Befragungen Fortsetzung auf der nächsten Seite 1

4 11:00-12:45 V kwa HIL 12:45-14:00 Mittagessen 14:00-15:30 Ü ie HIL 16:00-17:00 Ü ie HIL Suchen und Entscheiden, GEV Familie, MNL Modellschätzung 1 Modellschätzung 2 Suchprozess Entscheiden Haltungen Normen Gewohnheiten Gewinne/Verluste Formen der Rationalität Befriedigen/Optimieren - Annahmen GEV homo oeconomicus MNL Herleitung - Maximum Likelihood - MNL - Eigenschaften IIA Elastizität - Enumeration Anwendung Verkehrsmittelwahl Anwendung Zielwahl 2 Programm: 11. bis 13. April Montag, 11. April :00-12:45 V sh HIL 14:00-15:30 V sh HIL 16:00-17:00 V sh HIL 17:00-18:00 Ü sh/ HIL ie Introduction MNL Testing & results Modellschätzung 1 Introduction to choice modelling & data requirements The Multinomial Logit model Specification testing and use of model results Practical: MNL estimation 2

5 2.2 Dienstag, 12. April :00-10:30 Ü sh/ ie HIL Modellschätzung 2 11:00-12:45 V sh HIL NL 12:45-14:00 Mittagessen 14:00-15:30 Ü sh/ HIL Modellschätzung 3 ie 16:00-17:00 Ü sh/ HIL Modellschätzung 4 ie ab Modulabendessen, Restaurant Clouds Practical: MNL estimation Nested Logit and other GEV models Practical: GEV models Practical: GEV models 2.3 Mittwoch, 13. April :00-10:30 V sh HIL 11:00-12:45 Ü sh/ HIL ie 12:45-14:00 Mittagessen 14:00-15:30 V/Ü sh/ HIL ie 16:00-17:00 V kwa HIL RP/SP Joint RP-SP estimation Modellschätzung 5 Practical: Joint RP-SP estimation Mixed Logit & Practical Mixed Logit & Practical: Mixed Logit models Anwendung Beispiele aus der IVT Forschungs-Praxis Art*: V = Vorlesung, Ü = Übung 3

6 3 Dozenten Teil 1/2: Prof. Kay W. Axhausen (kwa) Teil 2: Prof. Stephane Hess (sh) Assistenz: Ilka Ehreke (ie) 4 Hausübungen Hausübung 1: Analyse der Verkehrsentstehung bis 31. März 2016 Hausübung 2: Modellierung der Verkehrsmittelwahl bis 31. Mai Lehrbücher Alle Lehrbücher werden den DAS-Teilnehmern kostenlos zur Verfügung gestellt. Train, K. (2009) Discrete Choice Models with Simulation, Cambridge University Press, Cambridge 4

7 6 Räume Vorlesungen: ETH Hönggerberg, HIL Gebäude, F Stockwerk, IVT Sitzungszimmer Abbildung 1: HIL (blaue Kennzeichnung) Übungen: ETH Hönggerberg, HIL Gebäude, F Stockwerk, IVT Computerraum Abbildung 2: HIL (blaue Kennzeichnung) 5

8 7 Orte Vorlesungen und Übungen: ETH Hönggerberg, HIL Gebäude, F Stockwerk Abbildung 3: Campus Hönggerberg, HIL Gebäude, Busverbindung 80, 69 oder ETH Link Modulabendessen 12. April 2016, Restaurant Clouds, Prime Tower, Maagplatz 5, 8005 Zürich Abbildung 4: Restaurant Clouds, Hardbrücke 6

Modul 1: Verkehr und Verkehrsplanung Theoretische Ansätze und Modelle

Modul 1: Verkehr und Verkehrsplanung Theoretische Ansätze und Modelle Modul 1: Verkehr und Verkehrsplanung Theoretische Ansätze und Modelle Programm Kay W. Axhausen Markus Friedrich Raphael Fuhrer DAS Verkehrsingenieurwesen Oktober 2015 DAS Verkehrsingenieurwesen Modul 1:

Mehr

Modul 3: Entwurf und Betrieb des ÖV

Modul 3: Entwurf und Betrieb des ÖV SVI: Optimale Geschwindigkeiten? Bern,. Juli 04 / Speed is the name of the game Prof. Dr. Ulrich Weidmann! Luzerner Zeitung Zeitung! 5! Modul 3: Entwurf und Betrieb des ÖV Programm Ulrich Weidmann Michael

Mehr

Modul 5: Modelle der Verkehrsnachfrage

Modul 5: Modelle der Verkehrsnachfrage Modul 5: Modelle der Verkehrsnachfrage Programm Markus Friedrich Michael Balmer DAS Verkehrsingenieurwesen Oktober 2016 DAS Verkehrsingenieurwesen Modul 5: Modelle der Verkehrsnachfrage Programm Markus

Mehr

Modul 6: Bewertungsmethoden

Modul 6: Bewertungsmethoden Modul 6: Bewertungsmethoden Programm Christoph Lieb Basil Schmid DAS Verkehrsingenieurwesen Oktober 2016 DAS Verkehrsingenieurwesen Modul 6: Bewertungsmethoden Programm Christoph Lieb Ecoplan AG Monbijoustr.

Mehr

KURS EINFÜHRUNG IN DIE ABSCHÄTZUNG UND PROGNOSE DER VERKEHRSNACHFRAGE. 13.-15. Oktober 2010 25.-26. November 2010

KURS EINFÜHRUNG IN DIE ABSCHÄTZUNG UND PROGNOSE DER VERKEHRSNACHFRAGE. 13.-15. Oktober 2010 25.-26. November 2010 KURS EINFÜHRUNG IN DIE ABSCHÄTZUNG UND PROGNOSE DER VERKEHRSNACHFRAGE 13.-15. Oktober 2010 25.-26. November 2010 ETH Hönggerberg Gebäude HIL 8093 Zürich Einführung in die Abschätzung und Prognose der Verkehrsnachfrage

Mehr

Bevorzugter Zitierstil für diesen Vortrag

Bevorzugter Zitierstil für diesen Vortrag Bevorzugter Zitierstil für diesen Vortrag Axhausen, K.W. (2017) Ansätze zur Modellierung des Verkehrsverhaltens, Plenarvortrag bei der Statistischen Woche 2017 der Deutsche Statistische Gesellschaft, Rostock,

Mehr

Bevorzugter Zitierstil für diesen Vortrag!

Bevorzugter Zitierstil für diesen Vortrag! Bevorzugter Zitierstil für diesen Vortrag! Axhausen, K.W. (2012) Einfluss des Parkierungsangebotes auf das Verkehrsverhalten und den Energieverbrauch, Vortrag bei der bfe Bereichskonferenz Mobilität, November

Mehr

SP-Befragung 2010 zum Verkehrsverhalten im Personenverkehr

SP-Befragung 2010 zum Verkehrsverhalten im Personenverkehr SP-Befragung 2010 zum Verkehrsverhalten im Personenverkehr Philipp Fröhlich Claude Weis Alexander Erath Milenko Vrtic Kay W. Axhausen Travel Survey Metadata Series 48 June 2013 Travel Survey Metadata Series

Mehr

Überblick, Grenzen und Möglichkeiten

Überblick, Grenzen und Möglichkeiten Überblick, Grenzen und Möglichkeiten KW Axhausen IVT ETH Zürich März 2000 Definition Methoden der Stated Responses (SR) Erfassen den Entscheidungsraum in hypothetischen Märkten systematisch Vorgabe der

Mehr

Statistik, Datenanalyse und Simulation

Statistik, Datenanalyse und Simulation Dr. Michael O. Distler distler@kph.uni-mainz.de Mainz, 13. Juli 2011 Ziel der Vorlesung Vermittlung von Grundkenntnissen der Statistik, Simulationstechnik und numerischen Methoden (Algorithmen) Aufgabe:

Mehr

Bevorzugter Zitierstil für diesen Vortrag

Bevorzugter Zitierstil für diesen Vortrag Bevorzugter Zitierstil für diesen Vortrag Axhausen, K.W. (2004) Entscheidungsmodelle und Bewertungen, CUREM Modul Verkehrsplanung, Zürich, April 2005.. Stunde 3 1 Entscheidungsmodelle und Bewertungen KW

Mehr

Beispiel Wahlentscheidungen: Vierstufenmodell der Verkehrsplanung

Beispiel Wahlentscheidungen: Vierstufenmodell der Verkehrsplanung Beispiel Wahlentscheidungen: Vierstufenmodell der Verkehrsplanung Simultanes Verfahren Verkehrs erzeugung Aktivitätenwahl Verkehrs erzeugung Verkehrs verteilung Verkehrs verteilung Wege/Zielwahl Verkehrs

Mehr

Vorlesung. Verkehrsplanungsmethodik. Prof. K. W. Axhausen Assistenz: D. Charypar

Vorlesung. Verkehrsplanungsmethodik. Prof. K. W. Axhausen Assistenz: D. Charypar orlesung erkehrsplanungsmethodik Prof. K. W. ssistenz: D. September 2011 Tabelle 1 orlesungsplan Datum Zeit Ort Typ Thema Dozent Mi, 21. 9. 08 10 HIL E 6 Einführung (ufgabe der erkehrsplanung) U1 Literaturdurchsicht

Mehr

Quantitative Methoden der Agrarmarktanalyse und des Agribusiness

Quantitative Methoden der Agrarmarktanalyse und des Agribusiness Quantitative Methoden der Agrarmarktanalyse und des Agribusiness Teil Quantitative Methoden der Agrarmarktanalyse Vorlesung: Montag und Mittwoch 8:30-10:00 Dr. Bernhard Brümmer Tel.: 0431-880-4449, Fax:

Mehr

Georg-August-Universität Göttingen Modul P.SPS.01: Introduction to Mixed Models and Spatial Statistics

Georg-August-Universität Göttingen Modul P.SPS.01: Introduction to Mixed Models and Spatial Statistics Modul P.SPS.01 Modul P.SPS.01: Introduction to Mixed Models and Spatial Statistics Im Rahmen dieses Moduls werden fundierte Methodenkenntnisse vermittelt, die im Bereich der gemischten Modelle und der

Mehr

Seminar im Sommersemester 2012 Modellierung kategorialer Daten

Seminar im Sommersemester 2012 Modellierung kategorialer Daten LMU München, Institut für Statistik, Seminar für angewandte Stochastik Seminar im Sommersemester 2012 Modellierung kategorialer Daten Prof. Dr. G. Tutz; Dipl.-Stat. M. Oelker; Dipl.-Stat. F. Heinzl; Dipl.-Stat.

Mehr

PhD Student, IVT, ETH Zurich, Switzerland The German Value of Time Study Prof. Dr. Kay W. Axhausen

PhD Student, IVT, ETH Zurich, Switzerland The German Value of Time Study Prof. Dr. Kay W. Axhausen Curriculum Vitae ILKA DUBERNET P E R S O N A L I N F O R M AT I O N Address: Phone: E-mail: Nationality: Date of birth: Place of birth: Reinhold-Frei-Str. 65 8049 Zurich Switzerland +41 78 614 04 97 ilka.dubernet@ivt.baug.ethz.ch

Mehr

KW Axhausen. IVT ETH Zürich. Juni 2014

KW Axhausen. IVT ETH Zürich. Juni 2014 Ermittlung von Bewertungsansätzen für Reisezeiten und Zuverlässigkeit auf der Basis eines Modells für modale Verlagerungen im nict-gewerblicen und gewerblicen Personenverker für die Bundesverkerswegeplanung

Mehr

Das Informatikstudium (an der ETH)

Das Informatikstudium (an der ETH) Das Informatikstudium (an der ETH) Malte Schwerhoff, Dozent (Mit Folien von Hermann Lehner, Emo Wenzel, Sandra Herkle) Departement Informatik Dr. Malte Schwerhoff, Dozent 13.09.2018 1 Warum sind Sie hier?

Mehr

Preferred citation style for this presentation

Preferred citation style for this presentation Preferred citation style for this presentation Simma, A. (2002) Ziel- und Verkehrsmittelwahl für Wege zum Skifahren in der Schweiz, 3. AMUS-Konferenz, Aachen, Juli 2002. 1 Ziel - und Verkehrsmittelwahl

Mehr

Choice Based Airline Revenue Management Modeling with Flexible Substitution Patterns

Choice Based Airline Revenue Management Modeling with Flexible Substitution Patterns Choice Based Airline Revenue Management Modeling with Flexible Substitution Patterns Frauke Seidel -EURO2013Rome- 03.07.2013 Frauke Seidel CBARM 03.07.2013 1/1 Content Frauke Seidel CBARM 03.07.2013 2/1

Mehr

Statistik, Datenanalyse und Simulation

Statistik, Datenanalyse und Simulation Dr. Michael O. Distler distler@kph.uni-mainz.de Mainz, 19. April 2011 Vita Dr. Michael O. Distler 1965 geboren in Würzburg 1984 Abitur in Diez/Lahn 10/1984 Wehrdienst ab 1985 Studium der Physik in Mainz

Mehr

Statistische Methoden der Datenanalyse

Statistische Methoden der Datenanalyse Statistische Methoden der Datenanalyse Professor Markus Schumacher Freiburg / Sommersemester 2009 Motivation Syllabus Informationen zur Vorlesung Literatur Organisation der Übungen und Scheinkriterium

Mehr

Bevorzugter Zitierstil für diesen Vortrag

Bevorzugter Zitierstil für diesen Vortrag Bevorzugter Zitierstil für diesen Vortrag Beige, S., M. Tschopp und K.W. Axhausen (2005) Wie beeinflusst die Verkehrsinfrastruktur die Nutzung der Alpen?, Chancen für den Alpenraum, Goldau, September 2005.

Mehr

Projekt Define. Umfrage, Nachfrageschätzung, Elastizitäten der Haushalte, Mobilitätsgruppen

Projekt Define. Umfrage, Nachfrageschätzung, Elastizitäten der Haushalte, Mobilitätsgruppen Projekt Define Umfrage, Nachfrageschätzung, Elastizitäten der Haushalte, Mobilitätsgruppen Tibor Hanappi (Institut für höhere Studien) Sigrid Stix (Umweltbundesamt) Define Preliminary Dissemination Workshop

Mehr

WISSENSCHAFTLICHE BEITRÄGE

WISSENSCHAFTLICHE BEITRÄGE WISSENSCHAFTLICHE BEITRÄGE AUS DEM TECTUM VERLAG Reihe Wirtschaftswissenschaften Band 39 Ralph Wirth Best-Worst Choice-Based Conjoint-Analyse Eine neue Variante der wahlbasierten Conjoint-Analyse Tectum

Mehr

Telephone: Telefax:

Telephone: Telefax: Möglichkeit 1 Sie fahren mit dem Auto Möglichkeit 2 Sie fahren mit dem Zug Zugangszeit (von zu Hause/Ausgangsort zum Bahnhof): 15 Minuten Fahrzeit (Tür zu Tür) : 35 Minuten Fahrzeit (Zeit im System) :

Mehr

Der Effekt autonomer Fahrzeuge auf Langdistanzreisen

Der Effekt autonomer Fahrzeuge auf Langdistanzreisen Der Effekt autonomer Fahrzeuge auf Langdistanzreisen Marco Neuenschwander IVT ETH Zürich Juni 2017 Bild und Text: NZZ (2017) 2 Inhalt 1. Situation und Fragestellung 2. Kostenschätzung 3. Modellansatz 4.

Mehr

Statistische Methoden der Datenanalyse

Statistische Methoden der Datenanalyse Statistische Methoden der Datenanalyse Vorlesung im Sommersemester 2008 H. Kolanoski Humboldt-Universität zu Berlin Inhaltsverzeichnis Literaturverzeichnis iii 1 Grundlagen der Statistik 3 1.1 Wahrscheinlichkeit............................

Mehr

Fachbereich Mathematik, Aktuarswissenschaften Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg. Skriptum zur Vorlesung.

Fachbereich Mathematik, Aktuarswissenschaften Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg. Skriptum zur Vorlesung. Fachbereich Mathematik, Aktuarswissenschaften Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg Skriptum zur Vorlesung Risikotheorie (Stochastische Risikomodellierung und statistische Methoden) WiSe 2013/14

Mehr

GEO-INFORMATIONSSYSTEME

GEO-INFORMATIONSSYSTEME GEO-INFORMATIONSSYSTEME Dozent: Prof. Dr. Christian Böhm Übungsleiter: Annahita Oswald Bianca Wackersreuther Ablauf des ersten Vorlesungstages: 1. Organisation 2. Gliederung der Vorlesung 3. Einführung

Mehr

Einfluss des Parkierungsangebotes auf das Verkehrsverhalten und den Energieverbrauch

Einfluss des Parkierungsangebotes auf das Verkehrsverhalten und den Energieverbrauch SVI-Fachtagung Forschung 2012 SVI 2008/002 Einfluss des Parkierungsangebotes auf das Verkehrsverhalten und den Energieverbrauch büro widmer ǀ IVT ETH ǀ TransOptima Forschungsfragen Wie beeinflusst das

Mehr

Statistik II. Regressionsrechnung+ Regressionsanalyse. Statistik II

Statistik II. Regressionsrechnung+ Regressionsanalyse. Statistik II Statistik II Regressionsrechnung+ Regressionsanalyse Statistik II - 16.06.2006 1 Regressionsrechnung Nichtlineare Ansätze In einigen Situation könnte man einen nichtlinearen Zusammenhang vermuten. Bekannte

Mehr

Mathematik I für Maschinenbau etc.

Mathematik I für Maschinenbau etc. Mathematik I für Maschinenbau etc. Michael Joswig Assistenz: 1 Organisation 2 Klausur 3 Mathematik Katja Kulas Dr. Sören Kraußhar WS 2010/2011 Joswig 1 Persönliche Vorstellung Prof. Dr. Michael Joswig

Mehr

Verkehrsmittelwahl. Simultanes Verfahren. Verkehrs. verteilung Zielwahl. Verkehrs erzeugung. verteilung. Ziel j. V ij. Start i.

Verkehrsmittelwahl. Simultanes Verfahren. Verkehrs. verteilung Zielwahl. Verkehrs erzeugung. verteilung. Ziel j. V ij. Start i. Verkehrsmittelwahl Simultanes Verfahren Verkehrs Verkehrs erzeugung Aktivitätenwahl erzeugung Verkehrs Verkehrs verteilung verteilung Zielwahl Verkehrs Verkehrs aufteilung aufteilung Verkehrsmittel wahl

Mehr

Data Mining & Machine Learning Dipl.-Inf. Christoph Carl Kling

Data Mining & Machine Learning Dipl.-Inf. Christoph Carl Kling Web Science & Technologies University of Koblenz Landau, Germany Data Mining & Machine Learning Dipl.-Inf. Christoph Carl Kling Mündliche Prüfung Welche Methoden gibt es? Wie sind die Annahmen für die

Mehr

Biometrie und Methodik - Vorlesung Statistik

Biometrie und Methodik - Vorlesung Statistik Biometrie und Methodik - Vorlesung Statistik Andreas Eberle Institut für angewandte Mathematik Oktober 2008 I Dienstag 8.30 st - 10.00, Mittwoch 10.00 ct-12.00, Hörsaal I I Dienstag 8.30 st - 10.00, Mittwoch

Mehr

SMARTPHONE TRACKING WORKSHOP DES INNOZ BERLIN. Thomas Haupt.

SMARTPHONE TRACKING WORKSHOP DES INNOZ BERLIN. Thomas Haupt. SMARTPHONE TRACKING WORKSHOP DES INNOZ BERLIN Thomas Haupt www.ptvgroup.com Berlin, 11.09.2012 Smartphone Tracking, Einführung ÜBERSICHT 1. Einführung (Thomas Haupt, PTV) 2. Smart Travel Survey (Martin

Mehr

Statistik II SoSe 2006 immer von 8:00-9:30 Uhr

Statistik II SoSe 2006 immer von 8:00-9:30 Uhr Statistik II SoSe 2006 immer von 8:00-9:30 Uhr Was machen wir in der Vorlesung? Testen und Lineares Modell Was machen wir zu Beginn: Wir wiederholen und vertiefen einige Teile aus der Statistik I: Konvergenzarten

Mehr

Stochastik in den Ingenieu rwissenschaften

Stochastik in den Ingenieu rwissenschaften ---_..,.'"--.---------- Christine Müller Liesa Denecke Stochastik in den Ingenieu rwissenschaften Eine Einführung mit R ~ Springer Vieweg 1 Fragestellungen........................................... Teil

Mehr

A discrete shipment size choice model with latent classes of shippers attributes Vortrag zur Konferenz Verkehrsökonomik und -politik

A discrete shipment size choice model with latent classes of shippers attributes Vortrag zur Konferenz Verkehrsökonomik und -politik DLR.de Folie 1 A discrete shipment size choice model with latent classes of shippers attributes 11.06.2015 A discrete shipment size choice model with latent classes of shippers attributes Vortrag zur Konferenz

Mehr

Lernumwelten Basismodul A

Lernumwelten Basismodul A Wintersemester 2014/15 (Stand: 26. September 2014) Lernumwelten Basismodul A Veranstaltung Name der Name des Dozenten Modul Zeit Ort Vorlesung Einführung in die Erziehungswissenschaft I: Normen und Ziele

Mehr

John Komlos Bernd Süssmuth. Empirische Ökonomie. Eine Einführung in Methoden und Anwendungen. 4y Springer

John Komlos Bernd Süssmuth. Empirische Ökonomie. Eine Einführung in Methoden und Anwendungen. 4y Springer John Komlos Bernd Süssmuth Empirische Ökonomie Eine Einführung in Methoden und Anwendungen 4y Springer 1 Einführung 1 1.1 Ökonometrie 1 2 Vorüberlegungen und Grundbegriffe 7 2.1 Statistik als Grundlage

Mehr

1 Einführung Ökonometrie... 1

1 Einführung Ökonometrie... 1 Inhalt 1 Einführung... 1 1.1 Ökonometrie... 1 2 Vorüberlegungen und Grundbegriffe... 7 2.1 Statistik als Grundlage der Empirischen Ökonomie... 7 2.2 Abgrenzung und Parallelen zu den Naturwissenschaften...

Mehr

Vorstellung von Grundlagenmodul, Finance C und Finance D

Vorstellung von Grundlagenmodul, Finance C und Finance D Vorstellung von Grundlagenmodul, Finance C und Finance D Chair of Banking & Finance presented by Artem Dyachenko University of Trier October 22, 2018 Outline Team Überblick vom Angebot Grundlagenmodul

Mehr

Bevorzugter Zitierstil für diesen Vortrag

Bevorzugter Zitierstil für diesen Vortrag Bevorzugter Zitierstil für diesen Vortrag Axhausen, K.W. (2002) Langfristige Bindungen und das Verkehrsverhalten: Wohnstandorte, Pkw und Zeitkarten, Verkehrswissenschaftliches Kolloquium, TU Dresden, Juli

Mehr

Hans Scheitter GmbH & Co.KG

Hans Scheitter GmbH & Co.KG 2010 Beschläge in Schmiedeeisen, Messing und Kupfer JANUAR Neujahr 01 Samstag 02 Sonntag 03 Montag 04 Dienstag 05 Mittwoch 06 Donnerstag 07 Freitag 08 Samstag 09 Sonntag 10 Montag 11 Dienstag 12 Mittwoch

Mehr

STATISTISCHE METHODEN UND IHRE ANWENDUNGEN

STATISTISCHE METHODEN UND IHRE ANWENDUNGEN STATISTISCHE METHODEN UND IHRE ANWENDUNGEN Von Dr. rer. nat. Erwin Kreyszig o. Professor für Statistik an der Universität Karlsruhe mit 82 Abbildungen und zahlreichen Tabellen Vierter, unveränderter Nachdruck

Mehr

Thomas Schäfer. Statistik I

Thomas Schäfer. Statistik I Thomas Schäfer Statistik I Basiswissen Psychologie Herausgegeben von Prof. Dr. Jürgen Kriz Wissenschaftlicher Beirat: Prof. Dr. Markus Bühner, Prof. Dr. Thomas Goschke, Prof. Dr. Arnold Lohaus, Prof. Dr.

Mehr

Einfluss der Verlässlichkeit der Verkehrssysteme auf das Verkehrsverhalten

Einfluss der Verlässlichkeit der Verkehrssysteme auf das Verkehrsverhalten Einfluss der Verlässlichkeit der Verkehrssysteme auf das Verkehrsverhalten Philipp Fröhlich TransSol GmbH September 2014 Einleitung Ziel: Fachtagung Forschung in Olten, Hotel Arte Gewünschte Ankunftszeit

Mehr

Statistische Datenanalyse

Statistische Datenanalyse Werner A. Stahel Statistische Datenanalyse Eine Einführung für Naturwissenschaftler 3., durchgesehene Auflage vieweg VII 1 Einleitung 1 1.1 Was ist Statistische Datenanalyse? 1 1.2 Ziele 6 1.3 Hinweise

Mehr

Illlllllllllllllll Handlungsspielraum, psychische Anforderungen und Gesundheit

Illlllllllllllllll Handlungsspielraum, psychische Anforderungen und Gesundheit Betriebliches Gesundheitsmanagement und Prävention arbeitsbedingter Gesundheitsgefahren Band 26 Heiko Friedel Handlungsspielraum, psychische Anforderungen und Gesundheit Das Arbeitsunfähigkeitsgeschehen:

Mehr

RP AND SP DATA-BASED TRAVEL TIME RELIABILITY ANALYSIS

RP AND SP DATA-BASED TRAVEL TIME RELIABILITY ANALYSIS DISS. ETH NO. 21670 RP AND SP DATA-BASED TRAVEL TIME RELIABILITY ANALYSIS A thesis submitted to attain the degree of DOCTOR OF SCIENCES of ETH ZURICH (Dr. sc. ETH Zurich) presented by MING LU Master of

Mehr

Selbstständigkeit von Migranten in Deutschland: Die Effekte sozialer Einbettung

Selbstständigkeit von Migranten in Deutschland: Die Effekte sozialer Einbettung Selbstständigkeit von Migranten in Deutschland: Die Effekte sozialer Einbettung Reinhard Schunck Michael Windzio Universität Bremen Bremen International Graduate School of Social Sciences (BIGSSS) 6. Nutzerkonferenz

Mehr

Entscheidungsmodelle in der Verkehrsplanung

Entscheidungsmodelle in der Verkehrsplanung Alternativen für Weg 1 ÖV (Bus oder Tram Alterantiven für Weg 2 W Bus Tram Bus Tram Entscheidungsmodelle in der Verkehrsplanung Einführung und Herleitung Arnd König Materialien zur Vorlesung Verkehrsplanung

Mehr

Fächer und Prüfungen

Fächer und Prüfungen Fächer und Prüfungen FSI Informatik Uni Erlangen-Nürnberg 16. April 2012 FSI Informatik (Uni Erlangen-Nürnberg) Fächer und Prüfungen 16. April 2012 1 / 25 Überblick 1 Studium 2 Das erste Semester 3 Das

Mehr

Seminar: Statistische Modellierung latenter Strukturen in den Lebens-, Sozial- und Wirtschaftswissenschaften. Institut für Statistik, LMU München

Seminar: Statistische Modellierung latenter Strukturen in den Lebens-, Sozial- und Wirtschaftswissenschaften. Institut für Statistik, LMU München Seminar: Statistische Modellierung latenter Strukturen in den Lebens-, Sozial- und Wirtschaftswissenschaften Institut für Statistik, LMU München 18.01.2014 Grundfrage der Psychometrie Wie kann man Eigenschaften,

Mehr

Statistik II für Betriebswirte Vorlesung 11

Statistik II für Betriebswirte Vorlesung 11 Statistik II für Betriebswirte Vorlesung 11 Dr. Andreas Wünsche TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik 08. Januar 2018 Dr. Andreas Wünsche Statistik II für Betriebswirte Vorlesung 11 Version:

Mehr

Mitgliederausflug Maag Areal, Zürich Prime Tower Samstag, 10. November Uhr ab Kunstmuseum

Mitgliederausflug Maag Areal, Zürich Prime Tower Samstag, 10. November Uhr ab Kunstmuseum Mitgliederausflug Maag Areal, Zürich Prime Tower Samstag, 10. November 2012 09.15 Uhr ab Kunstmuseum Maag Areal, Zürich Prime Tower Ankunft und Begrüssung Samstag, 10. November 2012, 10.00 Uhr Maag Areal,

Mehr

Folien zur Vorlesung. Zeitreihenanalyse (Time Series Analysis)

Folien zur Vorlesung. Zeitreihenanalyse (Time Series Analysis) Folien zur Vorlesung Zeitreihenanalyse (Time Series Analysis) Wintersemester 2014/2015 Mittwoch 14.00 15.30 Uhr Hörsaal: J 498 Prof. Dr. Bernd Wilfling Westfälische Wilhelms-Universität Münster Inhalt

Mehr

Besprechung zweite Zwischenprüfung, Übungen und Ausblick auf die Sessionsprüfung

Besprechung zweite Zwischenprüfung, Übungen und Ausblick auf die Sessionsprüfung Besprechung zweite Zwischenprüfung, Übungen und Ausblick auf die Sessionsprüfung Patrick Bösch, Raphael Fuhrer IVT ETH Zürich Mai 2017 Zwischenprüfung 2 2 Generelles Verwirrung bezüglich Inhalte Zwei statt

Mehr

Kindern mit Leukämie in Deutschland,

Kindern mit Leukämie in Deutschland, Raum-zeitliche Analyse von Kindern mit Leukämie in Deutschland, 1987-2007 Arbeitstagung Bayes-Methodik, räumliche Statistik, Ökologie und Umwelt Sven Schmiedel, Peter Kaatsch, Maria Blettner, Joachim Schüz

Mehr

Vorlesung: Statistik II für Wirtschaftswissenschaft

Vorlesung: Statistik II für Wirtschaftswissenschaft Vorlesung: Statistik II für Wirtschaftswissenschaft Prof. Dr. Helmut Küchenhoff Institut für Statistik, LMU München Sommersemester 2017 6 Genzwertsätze Einführung 1 Wahrscheinlichkeit: Definition und Interpretation

Mehr

Fortgeschrittenes Programmieren mit R. Christoph Beck. Di, 14:00-15:30 (3065)

Fortgeschrittenes Programmieren mit R. Christoph Beck. Di, 14:00-15:30 (3065) Christoph Beck Di, 14:00-15:30 (3065) Packages / Pakete in R Pakete in R Erweiterungen der (Basis)-Funktionalitäten in R Basis-Pakete Zusätzliche Pakete Base packages base Base R functions (and datasets

Mehr

Bevorzugter Zitierstil für diesen Vortrag

Bevorzugter Zitierstil für diesen Vortrag Bevorzugter Zitierstil für diesen Vortrag Axhausen, K.W. (2008) Erfassung der Nutzenfaktoren Zeit und Zuverlässigkeit über Zahlungsbereitschaftsanalysen, Expertenworkshop zur Bewertungsmethodik für Verkehrsinfrastrukturanalysen,

Mehr

Methoden der Ökonometrie

Methoden der Ökonometrie Dr. Matthias Opnger Lehrstuhl für Finanzwissenschaft WS 2013/14 Dr. Matthias Opnger Methoden d. Ökonometrie WS 2013/14 1 / 21 Dr. Matthias Opnger Büro: C 504 Sprechzeit: nach Vereinbarung E-Mail: opnger@uni-trier.de

Mehr

Semiparametrische Multinomiale Logit-Modelle zur Markenwahl-Analyse

Semiparametrische Multinomiale Logit-Modelle zur Markenwahl-Analyse Semiparametrische Multinomiale Logit-Modelle zur Markenwahl-Analyse Thomas Kneib Institut für Statistik Ludwig-Maximilians-Universität München gemeinsam mit Bernhard Baumgartner Universität Regensburg

Mehr

Kapitel 1 Einführung. Angewandte Ökonometrie WS 2012/13. Nikolaus Hautsch Humboldt-Universität zu Berlin

Kapitel 1 Einführung. Angewandte Ökonometrie WS 2012/13. Nikolaus Hautsch Humboldt-Universität zu Berlin Kapitel 1 Einführung Angewandte Ökonometrie WS 2012/13 Nikolaus Hautsch Humboldt-Universität zu Berlin 1. Allgemeine Informationen 2 17 1. Allgemeine Informationen Vorlesung: Mo 12-14, SPA1, 23 Vorlesung

Mehr

Mündliche Prüfung zum Praxismodul III des Studienjahrgangs 2011 von Montag, 22.9. bis Freitag, 26.9.2014 Kurse MA-WIN11A, F

Mündliche Prüfung zum Praxismodul III des Studienjahrgangs 2011 von Montag, 22.9. bis Freitag, 26.9.2014 Kurse MA-WIN11A, F Prüfungsausschuss B1, Montag, 22. September 2014, Raum: 403D 09:30-10:00 4678276 Rechnungswesen / Materialwirtschaft A 10:10-10:40 5659097 Marketing / Rechnungswesen F 10:50-11:20 9077545 Rechnungswesen

Mehr

Klausurtermine Informatik WS 2017/18 (Prüfungszeitraum vom ) Stand:

Klausurtermine Informatik WS 2017/18 (Prüfungszeitraum vom ) Stand: Klausurtermine Informatik WS 2017/18 (Prüfungszeitraum vom 05.02 06.04.2018) Stand: 23.01.2018 WICHTIG! Bitte informieren Sie sich vor der Prüfung bei den Instituten wegen möglicher Raumänderungen! Wochentag

Mehr

Prüfungsfächer: Die Prüfung erstreckt sich auf die folgenden Prüfungsfächer: Maß- und Integrationstheorie Wahrscheinlichkeitstheorie Statistik

Prüfungsfächer: Die Prüfung erstreckt sich auf die folgenden Prüfungsfächer: Maß- und Integrationstheorie Wahrscheinlichkeitstheorie Statistik B Zulassungsprüfung in Stochastik Zielsetzung: Durch die Zulassungsprüfung in Stochastik soll der Nachweis geführt werden, dass die Bewerber über solide Grundkenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie und

Mehr

für die Fortsetzung des Studiums sind, z.b. Umwelting. Bauing.

für die Fortsetzung des Studiums sind, z.b. Umwelting. Bauing. Allgemeine Info Ziel: Erwartete Nutzen: Kenntnis der Grundzüge der Hydrologie. Kennenlernen von hydrologischen Prozessen und Methoden zur Abschätzung hydrologischer Grössen, die zur Dimensionierung von

Mehr

After Work Statistics

After Work Statistics After Work Statistics Maja Krajewska Institute of Biometry and Clinical Epidemiology maja.krajewska@charite.de U N I V E R S I T Ä T S M E D I Z I N B E R L I N Institut für Biometrie und klinische Epidemiologie

Mehr

Logistische Regression: Reaktivierungsscore

Logistische Regression: Reaktivierungsscore Logistische Regression: Reaktivierungsscore Stand: April 2017 Prof. Dr. Oliver Schwarz Hochschule Heilbronn, diupp Philipp Gassen Hochschule Heilbronn, DYMATRIX 1 Agenda Methodik Problemstellung Anwenden

Mehr

WS 2015/16 Diskrete Strukturen Organisatorisches

WS 2015/16 Diskrete Strukturen Organisatorisches WS 2015/16 Diskrete Strukturen Organisatorisches Hans-Joachim Bungartz Lehrstuhl für wissenschaftliches Rechnen Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www5.in.tum.de/wiki/index.php/diskrete_strukturen_-_winter_15

Mehr

Grundlagen der Biometrie in Agrarwissenschaften / Ernährungswissenschaften

Grundlagen der Biometrie in Agrarwissenschaften / Ernährungswissenschaften Grundlagen der Biometrie in Agrarwissenschaften / Ernährungswissenschaften Dr. Antje Kiesel Institut für Angewandte Mathematik WS 2011/2012 Grundlagen der Biometrie, WS 2011/12 Vorlesung: Dienstag 8.15-9.45,

Mehr

Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik

Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik Karl Mosler Friedrich Schmid Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik Vierte, verbesserte Auflage Springer Inhaltsverzeichnis 0 Einführung 1 1 Zufalls Vorgänge und Wahrscheinlichkeiten 5 1.1

Mehr

Wahrscheinlichkeitsrechnung

Wahrscheinlichkeitsrechnung Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Prof. Dr. Michael Havbro Faber 28.05.2009 1 Korrektur zur letzten Vorlesung Bsp. Fehlerfortpflanzung in einer Messung c B a 2 2 E c Var c a b A b 2 2 2 n h( x)

Mehr

Übung Ereignisdatenanalyse Die Einführung

Übung Ereignisdatenanalyse Die Einführung Übung Ereignisdatenanalyse Die Einführung Bernd Weiß Forschungsinstitut für Soziologie Universität zu Köln Greinstraße 2 E-Mail: bernd.weiss@uni-koeln.de 22. Oktober 2003 Was ist ein Ereignis? One would

Mehr

Lineare Regression 1 Seminar für Statistik

Lineare Regression 1 Seminar für Statistik Lineare Regression 1 Seminar für Statistik Markus Kalisch 17.09.2014 1 Statistik 2: Ziele Konzepte von einer breiten Auswahl von Methoden verstehen Umsetzung mit R: Daten einlesen, Daten analysieren, Grafiken

Mehr

Bevorzugter Zitierstil für diesen Vortrag

Bevorzugter Zitierstil für diesen Vortrag Bevorzugter Zitierstil für diesen Vortrag Axhausen, K.W. (2004) Stated-Response Befragungen zum Verkehrsverhalten, Vortrag, Institut für Empirische Wirtschaftsforschung, Universität Zürich, Februar 2004

Mehr

Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik

Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik Springer-Lehrbuch Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik Bearbeitet von Karl Mosler, Friedrich Schmid 4., verb. Aufl. 2010. Taschenbuch. XII, 347 S. Paperback ISBN 978 3 642 15009 8 Format

Mehr

Einführung in die empirische Wirtschaftsforschung. Wintersemester 2017/2018 Syllabus und organisatorische Informationen

Einführung in die empirische Wirtschaftsforschung. Wintersemester 2017/2018 Syllabus und organisatorische Informationen Einführung in die empirische Wirtschaftsforschung Wintersemester 2017/2018 Syllabus und organisatorische Informationen Prof. Dr. Almut Balleer Lehr- und Forschungsgebiet Empirische Wirtschaftsforschung

Mehr

Master of. Mathematics in Operations Research. Dr. Michael Ritter 27. Oktober Technische Universität München

Master of. Mathematics in Operations Research. Dr. Michael Ritter 27. Oktober Technische Universität München Master of Mathematics in Operations Research Dr. Michael Ritter 27. Oktober 2016 Technische Universität München Operations Research Operations Research Science of Better Operations Research Science of

Mehr

Seminar zur Energiewirtschaft:

Seminar zur Energiewirtschaft: Seminar zur Energiewirtschaft: Ermittlung der Zahlungsbereitschaft für erneuerbare Energien bzw. bessere Umwelt Vladimir Udalov 1 Modelle mit diskreten abhängigen Variablen 2 - Ausgangssituation Eine Dummy-Variable

Mehr

SBB-Studie: Benzinpreis und Bahnnutzung. Claude Weis. Kay W. Axhausen

SBB-Studie: Benzinpreis und Bahnnutzung. Claude Weis. Kay W. Axhausen SBB-Studie: Benzinpreis und Bahnnutzung Claude Weis Kay W. Axhausen Travel Survey Metadata Series 39 June 2013 Travel Survey Metadata Series SBB Studie: Benzinpreis und Bahnnutzung Claude Weis IVT, ETH

Mehr

für die Fortsetzung des Studiums sind, z.b. Umwelting. Bauing.

für die Fortsetzung des Studiums sind, z.b. Umwelting. Bauing. Allgemeine Info Ziel: Erwartete Nutzen: Kenntnis der Grundzüge der. Kennenlernen von hydrologischen Prozessen und Methoden zur Abschätzung hydrologischer Grössen, die zur Dimensionierung von Wasserbauwerken

Mehr

Bevorzugter Zitierstil!

Bevorzugter Zitierstil! Bevorzugter Zitierstil Rieser-Schüssler, N. (2012) Erhebung von Reisetagebüchern mit Hilfe von GPS Daten, Präsentation am Verkehrsingenieurtag 2012, Zürich, März 2012. Erhebung von Reisetagebüchern mit

Mehr

Gebäudebereich HI Detailinformationen für Benutzer

Gebäudebereich HI Detailinformationen für Benutzer Gebäudebereich HI Detailinformationen für Benutzer Allgemeine Informationen Öffnungszeiten HI-Gebäude HIL / HIF / HIP / HIR / HIQ / HXE-Gebäude Montag Freitag 07.00 22.00 Uhr Samstag 08.00 12.00 Uhr HGP-Gebäude

Mehr

Herzlich Willkommen. Grundbegriffe der Informatik

Herzlich Willkommen. Grundbegriffe der Informatik Herzlich Willkommen zum Modul Grundbegriffe der Informatik Tutorien: viele viele Tutoren große Übung: M. Janke, M. Schulz Vorlesung: T. Worsch http://gbi.ira.uka.de 1/14 Organisatorisches Wenn Sie Hilfe

Mehr

How to: Data Science SANDRO SPETH, HEIKO GEPPERT FACHGRUPPE INFORMATIK

How to: Data Science SANDRO SPETH, HEIKO GEPPERT FACHGRUPPE INFORMATIK How to: Data Science SANDRO SPETH, HEIKO GEPPERT FACHGRUPPE INFORMATIK 17.10.2016 Allgemeines HOW TO DATA SCIENCE 10/18/2016 2 Das Studium Regelstudienzeit: 6 Semester Maximale Studienzeit: 12 Semester

Mehr

Ordinale abhängige Variablen. Einführung Regressionsmodelle für ordinale Variablen Empirisches Beispiel Ausblick

Ordinale abhängige Variablen. Einführung Regressionsmodelle für ordinale Variablen Empirisches Beispiel Ausblick Kap. 6: Ordinale abhängige Variablen Einführung Regressionsmodelle für ordinale Variablen Empirisches Beispiel Ausblick 6.1 Einführung Typische ökonomische Beispiele für ordinale abhängige Variablen: Bildungsniveau

Mehr

Grundlagen der Programmiersprachen

Grundlagen der Programmiersprachen GPS-0-1 Grundlagen der Programmiersprachen Prof. Dr. Uwe Kastens Sommersemester 2016 Vorlesung Grundlagen der Programmiersprachen SS 2016 / Folie 001 Anfang Begrüßung Ziele GPS-0-2 Die Vorlesung soll Studierende

Mehr