Sozialwissenschaftliche Modelle und Daten SoSe 2010
LS Sozialwissenschaftliche Methodenlehre und Sozialstatistik C. Dudel
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1 Formalia
2 Inhalte der Veranstaltung
3 Einführung
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Formalia
LS Sozialwissenschaftliche Methodenlehre und Sozialstatistik
Formalia
Christian Dudel
Sprechstunde: Montags, 13 bis 14 Uhr Raum: GB 1/129
E-Mail: christian.dudel@rub.de Lehrstuhl-Website: www.stat.rub.de
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Formalia
Leistungsnachweis:
Regelmä iges lösen von Aufgabenblättern
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Thema der Veranstaltung
Thema der Veranstaltung
Computersimulationen als ein Beispiel für den Themenkomplex „Modelle und Daten“
Grundlegende Ideen von Simulationsmodellen Umsetzung von Simulationen
Vergleich von simulierten Daten mit echten Daten
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LS Sozialwissenschaftliche Methodenlehre und Sozialstatistik
Thema der Veranstaltung
Computersimulationen als ein Beispiel für den Themenkomplex „Modelle und Daten“
Grundlegende Ideen von Simulationsmodellen Umsetzung von Simulationen
Vergleich von simulierten Daten mit echten Daten
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Thema der Veranstaltung
Computersimulationen als ein Beispiel für den Themenkomplex „Modelle und Daten“
Grundlegende Ideen von Simulationsmodellen Umsetzung von Simulationen
Vergleich von simulierten Daten mit echten Daten
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LS Sozialwissenschaftliche Methodenlehre und Sozialstatistik
Thema der Veranstaltung
Computersimulationen als ein Beispiel für den Themenkomplex „Modelle und Daten“
Grundlegende Ideen von Simulationsmodellen Umsetzung von Simulationen
Vergleich von simulierten Daten mit echten Daten
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Themen
Themenblöcke
1 Einführung zu Simulationen
2 Simulationen mitR
3 Demographische Modelle
4 Multilevel Modelle
5 Zelluläre Automaten
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Einführung
Was sind Simulationen?
simulare, lat.:
nachbilden, so tun als ob, vortäuschen
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Was sind Simulationen?
De nition
Simulationen umfassen allgemein das Nachbilden von realen Prozessen, aufgrund tatsächlicher oder
angenommener Regeln, Regelmä igkeiten und Eigenschaften des zu simulierenden Vorgangs.
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Was sind Simulationen?
De nition erlaubt verschiedene Simulationsvarianten Unter anderem auch Plan- und Rollenspiele
Um diese geht es hier nicht!
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Computersimulationen
De nition
Der Begriff Computersimulationen meint (prinzipiell beliebige) Simulationen, die mit Hilfe eines Computers ausgeführt werden.
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Grobes Ablaufschema
1 Zu betrachtender Prozess wird festgelegt
2 Eigenschaften, Regeln, Zusammenhänge des Prozesses feststellen
3 Formulierung von 2. in „computergerechte“ Regeln, Festlegung von Parametern
4 Programmieren & Programm ausführen
5 Ergebnis: Simulierte Daten
6 Ggf. wieder bei 2. starten
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Die Logik von Simulationen
Modell → Simulierte Daten
↑ ↑
Prozess → Echte Daten
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Numerische Simulationen
Erste Überlegungen zum Einsatz von Computern in den Wirtschaftswissenschaften in den 1940ern Erste Umsetzung 1950: numerische Simulation eines auf Differentialgleichungen basierenden
makroökonomischen Modells
Bekanntgeworden in den 1970ern: „Limits of Growth“
Makro-Ebene
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Mikrosimulationen
Von Orcutt 1957 vorgeschlagen
Grundidee: Mikroeinheiten werden (stochastisch) fortgeschrieben
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Multilevel Modelle
Ab den 1980ern
Angelehnt an Konzepte der Synergetik
Verknüpfung Mikro- und Makroebenetop-down
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Zelluläre Automaten
Konzept aus der Mathematik
Zellen entlang eines rechteckigen Rasters angeordnet Zustandswechsel einer Zelle in Abhängigkeit von den Zuständen der Nachbarn
bottom-up
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Künstliche Intelligenz
Verschiedene Konzepte: Multi-Agenten Systeme, evolutionäre Algorithmen, neuronale Netze
Insbesondere Multi-Agenten Ansätze mittlerweile sehr populär
Agenten sind im gewissen Sinne autonom, „handeln“
situationsabhängig und erfolgsorientiert bottom-up
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Ansätze der Computersimulation
In Literatur teils abweichende Einteilungen Einzelne Modelle sind nicht immer eindeutig zuzuordnen
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Was wird hier behandelt?
Numerische Simulation, (sehr einfache) Mikrosimulation (demographische Modelle) Multilevel Modelle
Zelluläre Automaten, Multi-Agenten Systeme
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LS Sozialwissenschaftliche Methodenlehre und Sozialstatistik
Wofür Simulationen?
Untersuchung der Dynamik bzw. des Verlaufs eines Prozesses
Entwicklung von Hypothesen
Ersatz oder Ergänzung von Experimenten Kontrolle empirischer Daten
Berechnung mathematischer Modelle Didaktisches Werkzeug
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