2016/2017
DIP-D1FMV2012U Dataanalyse II
English Title |
Dataanalyse II |
|
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