English   Danish

2016/2017  DIP-D1FMV2012U  Dataanalyse II

English Title
Dataanalyse II

Kursusinformation

Sprog Dansk
Kursets ECTS 5 ECTS
Type Valgfag
Niveau Diplom
Varighed Et semester
Starttidspunkt Efterår
Tidspunkt Skemaet bliver offentliggjort på calendar.cbs.dk
Studienævn
Studienævnet for HD (1. del)
Kursusansvarlig
  • Gorm Gabrielsen - Institut for Finansiering (FI)
Primære fagområder
  • Statistik og kvantitative metoder/Statistics and quantitative methods
Sidst opdateret den 02-05-2016
Læringsmål
For at opnå karakteren 12 skal den studerende, med ingen eller få uvæsentlige mangler eller fejl, opfylde følgende læringsmål: Med udgangspunkt i fagets pensum skal den studerende kunne:
  • Redegøre for forudsætninger og anvendelse af udvalgte statistiske analysemetoder.
  • Identificere og analysere erhvervsøkonomiske problemstillinger på grundlag af aktuelle samfundsdata og demonstrere evnen til at konludere ud fra de udførte analyser, herunder foretage valg af strategiske løsninger.
  • Sammenfatte og præsentere resultater af statistiske analyser på en systematisk og sammenhængende måde, der dokumenterer overblik, indsigt og forståelse for fagets erhvervsøkonomiske anvendelse.
Forudsætninger for at deltage i kurset
Det anbefales, at du har kendskab til det obligatoriske fag Dataanalyse for at få det fylde udbytte af undervisningen.
Prøve/delprøver
Dataanalyse II:
Prøvens ECTS 5
Prøveform Mundtlig stedprøve
Individuel eller gruppeprøve Individuel prøve
Varighed 20 min. pr. studerende, inkl. votering, karaktergivning og begrundelse
Bedømmelsesform 7-trins-skala
Bedømmer(e) Eksaminator og bi-eksaminator
Eksamensperiode Efterår
Syge-/omprøve
Samme prøveform som ved ordinær prøve
Beskrivelse af eksamensforløbet

Der udleveres en caseopgave ca. en uge før den mundtlige eksamen. Den studerende forventes at medbringe casebesvarelsen som oplæg til den mundtlige eksamen. Selve casebesvarelsen indgår ikke i bedømmelsen.

Kursets indhold, forløb og pædagogik

I det obligatoriske fag Dataanalyse på HD 1.del introduceres og behandles en række af de basale statistiske grundbegreber, beskrivelser, analyseformer, modeller og metoder.
Formålet med det valgfrie fag Dataanalyse II er at udvide den statistiske viden med henblik på analyse af mere komplekse strukturer ud fra en virksomheds- /samfundsorienteret indfaldsvinkel. Faget anvender nogle avancerede statistiske modeller og metoder, hvor formålet er at understøtte datadrevne beslutninger, der ofte er styret ud fra en analytisk tilgang.

 

Gennem dette fag skal den studerende således udvikle viden, færdigheder og kompetencer i at kunne gennemføre analyser, forstå og fortolke resultater  ud fra givne data. Forståelse for modellernes og metodernes forudsætninger er centrale emner i fagets indhold.
Den studerende skal opnå evnen til at kommunikere analusernes konklusioner til såvel specialist såvel som ikke specialist
Modelforståelsen understøttes gennem anvendelse af statistikprogrammet SAS JMP - herved bliver det matematiske fundament for modellerne ikke et selvstændigt emne i undervisningen.

I faget Dataanalyse II behandles følgende modeller:


• Multipel regressionsanalyse
• Varians- og kovariansanalyse 
• Logistisk regression (fx spørgeskemaundersøgelser)
• Identifikation af tidsrækkekomponenter
• Tidsrækkeanalyse

• Forecastmodeller

I undervisningen er der fokus på modellernes forudsætninger med særligt henblik på validering af de trufne konklusioner.

Undervisningsformer
Holdundervisning med dialog kombineret med gruppebaserede case præsentationer.
Studenterarbejdstimer
Undervisning 30 timer
Forberedelse, eksamen mv. 108 timer
Sidst opdateret den 02-05-2016