Empirische Gesundheitsökonomik

at Bergische Universität Wuppertal

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Hallo zusammen, ich habe vor die Klausur antizyklisch zu schreiben und würde mich über jegliche Mitschriften bzw. Zusammenfassungen, die wir auch mit in die Klausur nehmen dürfen freuen. Gerne kaufe ich auch Materialien für einen kleinen Obolus ab ;) Schöne Grüße
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ist online! :)
danke!
Ich überlege das Modul antizyklisch zu schreiben. Wie sollte man am besten dafür lernen? Muss noch hinzufügen dass ich keine Vorlesung oder Übung besucht habe
Wenn es jemanden interessiert: Die Klausur inklusive Lösung findet sich im Moodle-Kurs "Alte Klausuren".
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@anonymes Messer habe auch ne 2,0 und gefühlt in jeder Aufgabe gravierende Fehler. Evtl. wurde die hochgesetzt Niveau war auch nicht zu vergleichen mit den Altklausuren
ne fand die richtig, richtig mies... bin deshalb aber mit der Note echt zufrieden. Es wirkte auch so, als hätte er sich überlegt: Hmmm womit rechnen die wohl nicht? was wurde in der Übung nicht ausführlich besprochen....
hier die Notenliste :)
Ist jemand demnächst zufällig nochmal in der Uni und könnte die Notenliste abfotografieren? :)
ich am 17.9 würde mich aber auch vorher schon interessieren 😅
also ich hab ne 2.3
Noten sind raus!
Und ab in den Zweitversuch
Hat jemand die Möglichkeit die Liste abzuknipsen? Mich würde der Schnitt sehr interessieren :)
Wie habt ihr abgeschnitten?
wie war's bei euch? fandet ihr auch, dass er nur Randthemen gefragt hat? ich fand die Klausur echt mies.. Pooling war doch sogar unter "nur der Vollständigkeit halber"??
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ja das habe ich auch gecheckt. Fand sie aber sehr gemein. Auch Aufgabe 2..
ich fand Aufgabe 2 auch sehr gemein mit der Quote was sollte das ? finde sowas zeigt ja auch im Endeffekt nicht ob man den zugrunde liegenden Stoff verstanden hat..
Weiß jemand was I (Age/10) aussagt?
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War es nicht so, dass das I dafür da ist, dass R das age/10 auch als solches wahrnimmt? Wenn es für das LPM stehen würde, müsste es doch auch bei Marijuana stehen. Oder die GLeichung als ganzes umfassen.
@hofnarr genau das I steht dafür das Age/10 auch als solches gerechnet wird! nicht für das LPM
Gilt das nicht, wenn price=0? Dann wäre die Interpretation doch nicht sinnvoll
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Das ist aber doch nur eine logarithmische Spezifikation und keine Logit-Schätzung...
Da hier kein Interaktionsterm ist wird Price nicht gleich 0, sondern konstant gesetzt :)
Müsste die Anzahl hier nicht um 1,34% sinken? Denn lt. Script wird der logarithmierte Prädiktor als prozentuale Veränderung interpretiert. Und wenn man in die SoSe 17 Klausur Aufgabe 1 schaut, ist es dort auch so.
So würde ich es auch interpretieren :)
man muss doch erst rechnen: (-0.4-1.6) und dann logit^-1(-1.7). Das sind 15 Prozent
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Kann man das also berechnen und im Anhang nachschauen? Weil 11,9 und 12% sind ja sehr nah und fast das gleiche
Ja das ist dasselbe! Ist dir denk ich überlassen wie du es berechnest :) dabei steht ja nur als Hilfe ist der Anhang
Warum ist ToT der kausale Effekt?
Lies mal im Script 7 (Rubin-Kausal-Modell) auf Seite 8 ganz oben
Ok danke !
ist das nicht falsch? ich habe: die geschätzte Anzahl an Arztbesuchen bei 100 Prozent Zuzahlung (1) ,also keiner Versicherung, beträgt 4.5 -1.4 = 3.1. Bei 50 Prozent: 4.5-1.4 *0.5= 3.8 und bei der Elastizität habe ich im Zähler die Nachfrage stehen? Also 4.5 + 3.8 und im Nenner 1-0.5 ? Habe ich einen Denkfehler?
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Zu der Interpretation: Würde ich auch so sehen. 1,4 gilt nur bei 100% Selbstbeteiligung.
Und was uns die 0,714 der Bogenelastizität?
eine wie income verteilte Variable
Müsste im Nenner nicht 4,5-1,4/0,5 stehen? Es werden ja nur 50% Selbstbeteiligung fällig und nicht 100%.
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Das stimmt, im Zähler wird addiert, im Nenner subtrahiert. Wobei ich gerade auch überlege, ob ich vorher Quatsch geschrieben habe. Im Nenner muss doch 4,5-1,4 x 0,5 stehen und nicht durch 0,5?!
Genau!
Wie lernt ihr?
die älteren Altklausuren (älter als 1Jahr) sind ganz anders aufgebaut: mehr komplizierte R-Codes schreiben können, andere Art von Aufgaben. Denkt ihr sowas kann auch kommen oder fokussiert ihr euch auf die Probeklausur dieses Semester und die Klausuren ws 18/19 und SS18? ich bin mit den älteren Klausuren etwas überfordert ehrlich gesagt
Ich bin sehr verunsichert wegen den älteren altklausuren. Besonders SS17, da ist eine Aufgabe 45 Punkte
er meinte doch, dass wir R-Codes nicht schreiben müssen und wenn mit sehr einfachem Niveau? Er meinte so eine "Bringen sie die Befehle in die richtige Reihenfolge + Kommentieren"- Aufgabe ist wahrscheinlich. also ob ich so einen Code perfekt schreiben könnte bezweifel ich. Interpretieren ja, fürs Schreiben müsste ich viel blättern
Intercept ist doch der Achsenabschnitt oder ?
wenn ich 4 Tage vor der Klausur das noch nicht wissen würde, würde ich mich sehr stressen. sorry😅 ja stimmt
Hey kann mir einer von euch erklären wie ich den Kausalen Effekt und das Selektionsproblem zu verstehen habe und wie diese zusammenhängen. Komme da aktuell nicht weiter... Kann man pauschal sagen, ob ein Kausaler-Effekt gut oder schlecht ist ?
Klausur SS18: kurze Frage zur Interpretation von Gendermale: Warum interpretieren wir hier nicht mit c.p. Annahme? Es ist doch eine Regression mit mehr als einem Prädiktor. ich habe geschrieben: Bei Männern ist die geschätzte Wkeit schon einmal Marijuana probiert zu haben in jeder Altersgruppe um 8,8 Prozentpunkte höher als bei Frauen. bin verwirrt
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ich denke auch dass das richtig ist ehrlich gesagt
bin auch der Meinung, dass die angebene Lösung falsch ist und es c.p. sein müsste
Hallo! Weiß jemand, wo die Altklausuren zu finden sind? Und wie genau lernt ihr für die Klausur? Liebe Grüße
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Okay danke! Hat irgendjemand bitte einmal das Passwort? :)
Leider habe ich das PW vergessen, aber habe dir hier paar hochgeladen
Hat jmd eine Zusammenfassung von den Befehlen in R?
Kann mir jemand erklären was die identifizierenden Annahmen beim Matching sind ?
Hat jemand von euch die Aufgabe 1 von der Probeklausur SS 17 lösen können ? :)
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Zu der Aufgabe 1 von der Klausur: Was haltet ihr von dem Ansatz, dass man die Regressionsgleichung „log(inc)=alpha + 0,8*log(height)“ aufstellt, dann für inc 30T und für height 1,7 einsetzt und anschließend nach alpha auflöst. Dann erhält man für alpha einen Wert von 4.29 und hätte die Regressionsgleichung „ log(inc)=4.29+ 0,8*log(height)“. Somit die Aufgabe gelöst, ohne auf 1.7 zu zentrieren ... Bin mir nur unsicher, ob man das so machen kann. Mein erster Ansatz war so ähnlich wie deiner @anonyme Taschenlampe
Ja das finde ich auch logisch,nur müsste es nicht trotzdem 0,008log(height) heißen,weil es ja in Prozent angegeben war?
Kap. 12 ist jetzt auf jeden Fall nicht klausurrelevant oder? im Ablaufplan steht es noch, deshalb die Frage (und die Lösungen zu dem Arsnova Fragen sind auch online?)
Es gibt ja einige Unterkapitel, die mit Sternchen markiert sind. Es ist korrekt so, dass diese nicht klausurrelevant sind?
mir wurde das so gesagt, ja. Ich war aber leider nicht in der Vorlesung. habe das auch nicht mit aufgeschrieben
Das ist richtig!
Könnte mir hier mal jemand erklären, wie ich auf die Chancen komme? Wenn ich p/(1-p) rechne kommt da was anderes raus und wie rechne ich die Chancenverhältnisse aus? Das Prinzip selber ist mir soweit klar, nur die Rechnung kann ich nicht nachvollziehen
Kann mir jemand erklären wie man bei Kapitel 07 Aufgabe 10 (Hörsaalfragen) auf die Antwort kommt?
Hi, kann mir jemand die Aufgabe 9 Kapitel 5 von den ARS nova Hörsaalfragen erklären? Danke!
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Bei Kapitel 8, Aufgabe 3 benutzt du die Average Treatment Effect (ATE) Formel. Dusetzt ein: (80x30+72x10)/40 - (70x10+66x30)/40
Vielen vielen Dank @Anonyme CD 🙏🏾
Weiß jemand wie man bei den Hörsaalfragen bei Kapitel 8 die Aufgabe 9 berechnet ?:)
Hallo, kann mir jemand die Rechnung zu den Hörsaalfragen von Kapitel 8 Aufgabe 9 sagen? Irgendwie stehe ich da auf dem Schlauch... wäre super. Vielen Dank schonmal
Meint ihr wir schaffen die komplette Übung bis zum Semesterende?
Ich glaube eher nicht,weil wir ja glaub ich schon 2 Übungen oder so zurückliegen :)
soweit liegen wir gar nicht zurück schaut euch mal den Ablaufplan in Moodle an :)
Hi zusammen hat jemand den Einschreibeschlüssel für moodel konnte heut nicht zur ersten Vorlesung gehen!? LG
EmpD19 lautet er.
ich danke dir ;-)