De elektronische studiegids voor het academiejaar 2025 - 2026 is onder voorbehoud.





Advanced econometrics: Introduction and multivariate perspective (5055)

  
Coördinerend verantwoordelijke :Prof. dr. Sandra STREUKENS 


Onderwijstaal : Nederlands


Studiepunten: 6,0
  
Periode: semester 1 (6sp)
  
2de Examenkans1: Ja
  
Eindcijfer2: Numeriek
 
Examencontract: niet mogelijk


 
Volgtijdelijkheid
 
   Adviserende volgtijdelijkheid op niveau van de opleidingsonderdelen
 
 
  Volgende opleidingsonderdelen worden geadviseerd ook opgenomen te zijn in uw studieprogramma tot op heden.
    Econometrics (1543) 6.0 stptn
 

Begincompetenties

De student moet de meest voorkomende statistische technieken (zoals t-testen, ANOVAs en regressie analyse) beheersen zowel qua betekenis, uitvoeren met behulp van software, en interpretatie van de resultaten.



Inhoud

Bedrijven beschikken vandaag de dag over een grote hoeveelheid data. Deze data zijn echter pas waardevol als ze er kennis uit kunnen halen die de bedrijfsstrategie ten goede komt. Een eerste stap die daarin gezet moet worden is een juiste analyse van de data.

In dit opleidingsonderdeel leer je werken met een verscheidenheid aan multivariate data analyse technieken die vaak toegepast worden in zowel praktijkgericht als wetenschappelijk onderzoek. De essentie van dit opleidingsonderdeel bestaat, naast een theoretische kennis van de technieken, uit het zelf analyseren van data om vervolgens de resultaten te vertalen in praktische aanbevelingen. Er wordt dan ook veel aandacht besteed aan het effectief communiceren van de resultaten en inzichten die aansluiten bij de noden van verschillende doelgroepen.

Dit opleidingsonderdeel is het eerste van drie binnen "Advanced econometrics". Het introductie deel binnen dit opleidingsonderdeel zal aandacht besteden aan de samenhang tussen de 3 opleidingsonderdelen en zal ook een algemeen toepasbaar data analyse raamwerk introduceren.

 



Organisatie- / Werkvormen
Organisatievormen  
Applicatiecollege  
Collectief feedback moment  
Hoorcollege  
Responsiecollege  
Zelfstudieopdracht (ZSO)  
Werkvormen  
Groepswerk  
Oefeningen  
Presentatie  


Evaluatie

Periode 1    Studiepunten 6,00

Evaluatievorm
Schriftelijke evaluatie tijdens onderwijsperiode40 %
Behoud van deelcijfer in academiejaar
Voorwaarde behoud van deelcijfer in academiejaarIndien geslaagd.
Take-home opdracht
Verslag
Mondelinge evaluatie tijdens onderwijsperiode10 %
Behoud van deelcijfer in academiejaar
Voorwaarde behoud van deelcijfer in academiejaarIndien geslaagd.
Presentatie
Schriftelijk examen50 %
Behoud van deelcijfer in academiejaar
Voorwaarde behoud van deelcijfer in academiejaarIndien geslaagd.
Open-boek
Open vragen
Evaluatievoorwaarden (deelname en/of slagen)
Voorwaarden

De student moet voor alle onderdelen van de evaluatie minimaal een tolereerbaar cijfer (8/20) behalen om als eindresultaat een tolereerbaar cijfer te kunnen behalen.

 

Gevolg

Indien de student niet voor alle onderdelen minimaal een tolereerbaar cijfer behaald, dan zal het eindresultaat aangeduid worden met "F".


Tweede examenkans

Evaluatievorm tweede examenkans verschillend van eerste examenkans
Neen
Toelichting evaluatievorm Voor de evaluatie tijdens de onderperiode (groepswerken en presentatie) bestaat de mogelijkheid dat deze vervangen worden door individuele opdrachten. Het schriftelijk examen tijdens de toetsperiode zal net als bij de eerste kans bestaan uit een open boek examen met open vragen.
 

Verplichte handboeken (boekhandel)
 

Hair, J.F., Babin, B.J., Anderson, R.E., & Black, W.C. (2018). Multivariate Data Analysis. Cengage, recenste editie.

ISBN: 9781473756540.

 

 

 

 

Verplicht studiemateriaal
 

Slides hoorcolleges, wetenschappelijke papers (via BlackBoard), de kennisclips, het handboek.

 

Verplichte software
 

Studenten zullen werken met SPSS (campuslicentie beschikbaar, die ook thuis kan worden gebruikt) en smartPLS (beschikbaar gesteld tijdens OPO). Er zal zelfstudie materiaal beschikbaar worden gesteld.



Eindcompetenties
master handelsingenieur
  •  EC 
  • EC 01: De master HI past verworven kennis zelfstandig toe. (Zelfsturing en ondernemingszin)

  •  EC 
  • EC 02: De master HI neemt initiatief en verantwoordelijkheid om bij te dragen aan waardecreatie voor een organisatie. (Zelfsturing en ondernemingszin)

  •  EC 
  • EC 05: De master HI communiceert helder en correct schriftelijk en mondeling, binnen een bedrijfs- en academische context, en indien nodig aangevuld met visuele ondersteuning. (Communiceren)

  •  EC 
  • EC 08: De master HI toont zelfstandigheid bij het implementeren van wetenschappelijke onderzoeksmethoden. (Onderzoeksvaardigheden)

  •  EC 
  • EC 10: De master HI integreert het perspectief van stakeholders bij het optimaliseren van complexe bedrijfsprocessen. (Stakeholder awareness)

  •  EC 
  • EC 14: De master HI modelleert, ontwerpt en evalueert oplossingen voor bedrijfseconomische en –technische problemen ter ondersteuning van de besluitvorming op verschillende niveaus in een complexe context. (Probleemoplossend vermogen)

  •  EC 
  • EC 16: De master HI gebruikt ICT-toepassingen en basis programmeervaardigheden om bedrijfseconomische en –technische data te vertalen naar bedrijfsrelevante informatie. (Opleidingsspecifieke competenties)

 

  EC = eindcompetenties      DC = deelcompetenties      BC = beoordelingscriteria  
Aangeboden inTolerantie3
Master handelsingenieur jaar 1 kern verplicht J



1   Onderwijs-, examen- en rechtspositieregeling art. 12.2, lid 2.
2   Onderwijs-, examen- en rechtspositieregeling art. 15.1, lid 3.
3   Onderwijs-, examen- en rechtspositieregeling art. 16.9, lid 2.