Mandager kl. 08.15–09.50 Uhr

Møte-ID: 939 6115 2108
Passord: NorskFI

Gesundheit ist ein zentraler Wert moderner Gesellschaften. Woher aber wissen wir, was gesund ist und krank macht? Und was hat das mit sozialer Ordnung zu tun? In der Lehrveranstaltung erarbeiten wir einen Überblick über die facettenreichen soziologischen Perspektiven auf das Themenfeld Gesundheit und Krankheit. Den Ausgangspunkt liefert eine kritische Reflektion rein biomedizinischer Erklärungsmodelle. Dabei interessiert einerseits deren Erweiterung um gesellschaftliche Faktoren, wie etwa Einflüsse von sozialer Ungleichheit. Andererseits wird sichtbar, dass Definitionen von Gesundheit und Krankheit historisch wandelbar, umstritten und eingebettet in spezifische Wissensstrukturen und Machtverhältnisse sind. Vor diesem Hintergrund widmen wir uns außerdem der Organisation des deutschen Gesundheitssystems. Die Covid-19-Pandemie wird uns zu vielen Aspekten passendes Anschauungsmaterial liefern; die Lehrveranstaltung beschränkt sich aber ausdrücklich nicht auf diese Thematik. 

Die Übung setzt sich zunächst mit Klassikern des Wirtschaftsdenkens und zentralen Grundbegriffen der Wirtschaftssoziologie auseinander.

Anschließend werden sozialgeschichtliche Entwicklungslinien nachgezeichnet und die soziale Strukturierung des Wirtschaftslebens untersucht.

Der letzte Teil beschäftigt sich mit formalen Modellierungen wirtschaftlicher Zusammenhänge, wobei insbesondere theoretische Grundlagen und empirische Befunde der Rational-Choice-Soziologie in Augenschein genommen werden.

Termine und Personen:

Einschreibeschlüssel:

Einschreibeschlüssel Selbsteinschreibung / Gast: APR2021

Schedule

• Lecture: Tuesday, 10 - 12 c.t.
• Exercise: Friday, 10 - 12 c.t.

Covid19

• Due to the pandemic situation, the course will very likely be held via Zoom.

Enrollment key

• The enrollment key is learnDL

Termine

• Vorlesung/Übung: Montag, 14:15 - 15:45 Uhr
  

Moodle-Kurs zur Veranstaltung Statistische Datenauswertung und Visualisierung bei H. Küchenhoff, F. Fleischmann und A. Fenske.

Eine Selbsteinschreibung ist mit dem Schlüssel DHStat2021 möglich.

Schedule

• Class: Tuesday, 08:30 - 10:00 a.m.

Covid19

• Due to the current situation the course will very likely be held via Zoom.

Enrollment key

• The enrollment key is I2ML

Schedule

• Class: Tuesday, 12 - 14 c.t.

Enrollment key

• This class is only for students enrolled in the data science master.
• Write an eMail to giuseppe.casalicchio [at] stat.uni-muenchen.de to ask for the enrolment key.

Einschreibeschlüssel: SuT2021

Veranstaltungstermine:

Termine

• Vorlesung: Dienstag, 16 - 18 c.t., Prof. Dr. Christian Heumann
• Übungen (Statistik I): 
  Mittwoch, 12 - 14 c.t. & 14 - 16 c.t.
  Donnerstag, 10 - 12 c.t. (2x), 12 - 14 c.t. (2x), 18 - 20 c.t.
• Übung (Statistik II):
  Donnerstag, 08 - 10 c.t.

Einschreibeschlüssel

• Der Einschreibeschlüssel lautet "20wiwistat21".

Termine:

• Um sich nachträglich einzuschreiben können Sie gerne an Dominik.Kreiss@stat.uni-muenchen.de schreiben 

Tutorium

Zur Veranstaltung wird ein Tutorium angeboten. Dieses findet Dienstag 18–20 Uhr statt.

Blockseminar: April 4-6, April 8 and April 11-14, 2022

Einschreibeschlüssel: CSDS2021

Willkommen im Moodle für den Kurs "Neuropsychologie neurologischer udn psyciatrischer Erkrankungen". Wir starten am 22.10.2021 um 10 Uhr in Raum 1302.

Allgemeiner Hinweis: für den Zugang zu LMU Gebäuden gilt die 3G Regelung, d.h. ich muss euren 3G-Nachweis vor Beginn der Sitzung kontrollieren und in den Räumen herrscht Maskenpflicht (medizinisch oder FFP2) solange wir den Mindestabstand nicht einhalten können (was in unserem Fall leider nicht geht). Die LMU selbst bietet auch ein Testzentrum an (mehr dazu hier: https://www.lmu.de/de/die-lmu/informationen-zum-corona-virus/hinweise-zu-studium-und-lehre/index.html#st_img_text__master_1).

Präsenzunterricht steht und fällt mit der Ampel, solange aber irgendwie möglich treffen wir uns persönlich!

LSF-Kursbeschreibung: Pathologische (strukturelle und funktionelle) Veränderungen des zentralen Nervensystems (ZNS) sind häufig mit psychischen Funktionsstörungen assoziiert. Profil, Schweregrad und Verlauf der neuropsychologischen Störungen hängen dabei wesentlich von der Ursache dieser Veränderungen ab. Im Rahmen des UK werden neurologische und psychiatrische Erkrankungen sowie die jeweils zugehörigen psychischen Störungsmuster einschließlich ihrer Dynamik im Verlauf besprochen. Neben einer Vertiefung ihres Wissens lernen die Studierenden zudem, ihre Kenntnisse unter Berücksichtigung Ätiologie-spezifischer Faktoren auf Fragen der neuropsychologischen Diagnostik und Intervention anzuwenden.

Prüfungskurs für die Modulprüfung Psychologie I (EWS) im Wintersemester 2021/22

Schedule:

Die Veranstaltung wendet sich an Studierende mit Hauptfach Statistik und Data Science bzw. Statistik. Das Fortgeschrittende Praxisprojekt (PO 2021) bzw. Statistische Praktikum (PO 2010) ist für Studierende im Bachelor Studiengang Statistik ein Pflichtbestandteil des Studiums. In Gruppen von 3-4 Personen werden Projekte aus der angewandten Statistik bearbeitet. In der Regel besteht ein Projekt aus statistischen Fragestellungen, die sich aus der Zusammenarbeit mit externen Kooperationspartnern ergeben.

Die Veranstaltung wird sowohl während der Vorlesungszeit als auch in den Semesterferien angeboten. Diese Moodle-Seite ist für beide Veranstaltungen.

Selbsteinschreibungsschlüssel: StatPrak2022

The "Advanced Programming (R)" course targets students in the Statistics and Data Science Master's programme. The course can also be taken by advanced Bachelor's students that have taken "Programmieren statistischer Software". Advanced Programming can be credited as WP4/WP7 (PO 2021), or WP2/WP8 (PO 2010).

The first lecture will happen on Thursday, 2022-10-20, 18:00--20:00 c.t., in Ludwigstr. 28 (Y) RG, Room 023.

The second lecture will be on Thursday 2022-10-27, 18:00--20:00 c.t. at the same place.

Selbsteinschreibungsschlüssel: grlgprkt

Die Veranstaltung wendet sich an Studierende im Bachelor Statistik (3. Semester). Das "Grundlegende Praxisprojekt" (BA Statistik und Data Science - PO 2021) ist eine Pflichtveranstaltung (Modul P 11.1).

Die Veranstaltung wird sowohl während der Vorlesungszeit als auch in den Semesterferien angeboten. Diese Moodle-Seite ist für beide Veranstaltungen. 
Für beide Blöcke findet eine Einführungsveranstaltung mit Anwesenheitspflicht am 19.10. 10-12 statt.
Aus organisatorischen Gründen ist eine frühzeitige, separate Anmeldung für die Teilnahme während der Vorlesungszeit nötig -- schreiben Sie sich bitte ein und gehen Sie dann zur Anmeldung auf der Kursseite.

Syllabus

Teacher: Walter J. Radermacher
Runtime: 1. October 2023 - 12. October 2023
Format: Self-learning through online videos in the first week and in-person workshops for practical appliance of use cases in the second week.
Examination: Oral Exam (3 ECTS credits)
Language: English


Who is this course for? MsC Statistics and Data Science (2021, WP 28+29+40+46), BsC Statistics and Data Science (2021, WP 8+11), Statistik und Data Science als Nebenfach für Bachelor 30 ECTS (2021, WP 4+5), Statistik und Data Science als Nebenfach für Bachelor 60 ECTS (2021, WP 11+12), Statistik und Data Science als Nebenfach 30 ECTS Mathematik (2021, WP 5+6), Statistik Nebenfach 60 ECTS Bachelor Soziologie (2021, WP 10+11), WISO Mater (2010, "Ausgewählte Gebiete..." (3ECTS))

Die Veranstaltung wendet sich an Studierende mit Hauptfach Statistik und Data Science bzw. Statistik. Das Fortgeschrittene Praxisprojekt (PO 2021) bzw. Statistische Praktikum (PO 2010) ist für Studierende im Bachelor-Studiengang Statistik ein Pflichtbestandteil des Studiums. In Gruppen von 4-5 Personen werden Projekte aus der angewandten Statistik bearbeitet. In der Regel besteht ein Projekt aus statistischen Fragestellungen, die sich aus der Zusammenarbeit mit externen Kooperationspartnern ergeben.

Jede Gruppe hält einen Zwischenvortrag bei dem bisherige Ergebnisse diskutiert und Anreize für weitere Analyse-Ansätze gegeben werden. Abgeschlossen wird das Praktikum mit einem längeren Vortrag in Anwesenheit des Projektpartners.

Die Statistik-Kenntnisse aus der Veranstaltung "Einführung in die lineare statistische Modellierung" bzw. "Lineare Modelle" werden für das Praktikum dringend empfohlen. Ohne diese Kenntnisse wird eine Bearbeitung der Projekte nicht möglich sein.

Die Veranstaltung wird sowohl während der Vorlesungszeit als auch in den Semesterferien angeboten. Die fristgerechte Anmeldung bis zum 30.09.2024 ist notwendig und verpflichtend, um eine ausreichende Menge an Projekten vorbereiten zu können. Ohne Anmeldung kann eine Teilnahme nicht garantiert werden. Bei der Anmeldung bitte auf die Angabe der korrekten Prüfungsordnung achten. Bitte beachten Sie, dass das Einschreiben in diesen Kurs keine Anmeldung darstellt.

Einschreibeschlüssel : statp2425

This bachelor seminar revisits these competing paths and critically compares them to one another. We will read introductory texts to get (more) familiar with frequentist, Bayesian and fiducial inference. We will learn about their differences with respect to both mathematical intricacies and philosophical underpinnings.

The seminar is intended as an introductory course, focusing on very basic concepts and foundational knowledge. Participants should have attended the courses on “statistical inference I and II” (“Statistik III” and “Statistik IV”), but no explicit prior knowledge on the frequentism, Bayesianism, and fiducialism debates is required. We will work with two modern textbooks [1,2], one of which [2, Part I] especially targets novices unfamiliar with the subject. We also welcome interested minor students in their final year. The seminar will be held in English.

[1] Berger, James, Meng, Xiao-Li, Reid, Nancy, and Xie, Ming-Ge. (Eds.). (2024). Handbook of Bayesian, Fiducial, and Frequentist Inference. CRC Press.

[2] Efron, Bradley, and Trevor Hastie. Computer age statistical inference, algorithms, evidence, and data science. student edition. Cambridge University Press, 2021.

Die Veranstaltung wendet sich an Studierende mit Hauptfach Statistik und Data Science bzw. Statistik. Das Fortgeschrittene Praxisprojekt (PO 2021) bzw. Statistische Praktikum (PO 2010) ist für Studierende im Bachelor-Studiengang Statistik ein Pflichtbestandteil des Studiums. In Gruppen von 4-5 Personen werden Projekte aus der angewandten Statistik bearbeitet. In der Regel besteht ein Projekt aus statistischen Fragestellungen, die sich aus der Zusammenarbeit mit externen Kooperationspartnern ergeben.

Jede Gruppe hält einen Zwischenvortrag bei dem bisherige Ergebnisse diskutiert und Anreize für weitere Analyse-Ansätze gegeben werden. Abgeschlossen wird das Praktikum mit einem längeren Vortrag in Anwesenheit des Projektpartners.

Die Statistik-Kenntnisse aus der Veranstaltung "Einführung in die lineare statistische Modellierung" bzw. "Lineare Modelle" werden für das Praktikum dringend empfohlen. Ohne diese Kenntnisse wird eine Bearbeitung der Projekte nicht möglich sein.

Die Veranstaltung wird sowohl während der Vorlesungszeit als auch in den Semesterferien angeboten. Die fristgerechte Anmeldung bis zum 30.09.2025 ist notwendig und verpflichtend, um eine ausreichende Menge an Projekten vorbereiten zu können. Ohne Anmeldung kann eine Teilnahme nicht garantiert werden. Bei der Anmeldung bitte auf die Angabe der korrekten Prüfungsordnung achten. Bitte beachten Sie, dass das Einschreiben in diesen Kurs keine Anmeldung darstellt.

Einschreibeschlüssel : statp2526

9 ECTS, 4 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung

Primäre Zielgruppe: 3. Semester Bachelor Statistik und Data Science (Module P9 und P10 in SPO 2021)

Inhalte: Einführung ins Schätzen und Testen. 

Teacher: Walter J. Radermacher
In-Person Workshops: February 17, February 18, February 19, 10am-5pm each
Format: Self-learning through online videos and in-person workshops for practical appliance of use cases.

Registration period: October 1 - November 7, 2025.

Examination: 

• Oral Exam (3 ECTS credits), 15 minutes slot per student on March 5^th + March 6th 2026, 9am – 5pm 
• Catching-Up Exam (Nachholtermin): March 13, 2026, 9am – 5pm

Dr. Laura Hanemann

Bildungssoziologie 

Seminar BA • Wintersemester 2020/2021

Mittwoch 12-14 Uhr c.t. • online 

Die Sozialstruktur Deutschlands hat sich in den vergangenen Jahrzehnten, u.a. befördert durch die Bildungsexpansion der 70er Jahre, tiefgreifend verändert (vgl. Vester u. a. 2001). Dennoch belegen zahlreiche Studien, dass die Chancen auf die Teilhabe an Bildung nach wie vor nicht für alle sozialen Gruppen gleich sind. So strukturiert die soziale Herkunft Bildungswege, beispielsweise über die Bildungsentscheidungen, die Eltern für ihre Kinder treffen. Neben der sozialen Herkunft spielen auch das Geschlecht oder ein Migrationshintergrund eine entscheidende Rolle.

Das Seminar geht der Frage nach, wie über gesellschaftlich organisierte Bildung (Schule, Hochschule, Universität) Strukturen gesellschaftlicher Ungleichheit reproduziert oder auch aufgebrochen werden können. Wir beschäftigen uns somit mit einem Feld, das uns auch lebensweltlich nahe ist. Anhand der Lektüre u.a. von empirischen Beiträgen gehen wir verschiedenen Fragen nach, z.B. wie Bildungsungleichheit in der Schule praktisch hergestellt wird oder wie durch Bildung gesellschaftliche Distinktionsmerkmale und darüber (neue) Mechanismen der Reproduktion sozialer Ungleichheit entstehen.

Die Veranstaltung wird wöchentlich als zoom-Seminar stattfinden.