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Altklausuren Entscheidungstheorie - Universität Osnabrück

Universität Osnabrück

Wirtschaftswissenschaften

Klausur-Crashkurs

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Kursbeschreibung

Du kennst nicht alle Lösungen zu den Altklausuren in Entscheidungstheorie? 

Wir helfen dir dabei und erklären alle Lösungen detailliert. So klärst du deine letzten Fragen vor der Prüfung und bekommst einige Techniken an die Hand gelegt, wie man bestimmte Aufgabentypen bearbeitet. Der Kurs ist nach Aufgabentypen und nicht nach Altklausuren gegliedert. Dazu haben wir uns die Mühe gemacht, alle Altklausuren zu sichten, die Aufgabentypen zu ordnen, herauszuschreiben und zu lösen. Viel Spaß!

ehemaliger Tutor aus dem Fachbereich
Alle Aufgabentypen von Altklausuren gelöst
Spezifisch für deine Uni und deine Module
Dozent hat das Modul mit 1,0 abgeschlossen

Lektionen in diesem Kurs

88 Lektionen 08:46:50
Kapitel 2: Klassische Entscheidungstheorie (KE) - Grundmodell
1 Lektionen 05:09
Lektion 1: Klausur 17/18 V1, A5
05:09
Kapitel 3: KE - Mü/Sigma-Diagramme
7 Lektionen 12:54
Lektion 1: Klausur 09/10_(1)_A1_a1
03:21
Lektion 2: Klausur 09/10_(1)_A1_a2
03:14
Lektion 3: Klausur 09/10_(1)_A1_b
01:35
Lektion 4: Klausur 09/10_(1)_A1_c
01:07
Lektion 5: Klausur 09/10_(1)_A1_d1
01:40
Lektion 6: Klausur 09/10_(1)_A1_d2
01:14
Lektion 7: Klausur 09/10_(1)_A1_d3
00:43
Kapitel 4: KE - Indifferenzkurven
6 Lektionen 42:16
Lektion 3: Klausur 13/14_(1)_A2_b
08:30
Lektion 4: Klausur 13/14_(1)_A2_c
08:21
Lektion 5: Klausur 12/13_(2)_A2_b
03:45
Lektion 6: Klausur 12/13_(2)_A2_c
08:59
Kapitel 5: KE - Grenzrate der Substitution und Zielgrößen
8 Lektionen 58:25
Lektion 1: Klausur 14/15_(2)_A1_a
07:23
Lektion 2: Klausur 14/15_(2)_A1_b
06:51
Lektion 3: Klausur 16/17_(2)_A1_a
05:23
Lektion 4: Klausur 16/17_(2)_A1_b
12:29
Lektion 5: Klausur 16/17_(2)_A1_c
09:00
Lektion 6: Klausur 17/18_(1)_A1_a
02:47
Lektion 7: Klausur 17/18_(1)_A1_b
09:16
Lektion 8: Klausur 17/18_(1)_A1_c
05:16
Kapitel 6: KE - Dominanzen
9 Lektionen 01:11:07
Lektion 1: Klausur 09/10_(2)_A1_a
07:53
Lektion 2: Klausur 09/10_(2)_A1_b
13:29
Lektion 3: Klausur 09/10_(2)_A1_c
05:49
Lektion 4: Klausur 10/11_(1)_A1_c
06:22
Lektion 5: Klausur 10/11_(1)_A1_d
02:49
Lektion 6: Klausur 10/11_(1)_A1_e
06:30
Lektion 7: Klausur 15/16_(2)_A1_c
07:06
Lektion 8: Klausur 17/18_(2)_A3_a
05:16
Lektion 9: Klausur 17/18_(2)_A3_b
15:53
Kapitel 7: Erwartungsnutzentheorie (ENT) - Indifferenzwahrscheinlichkeiten
11 Lektionen 01:26:56
Lektion 1: Klausur0910_(1)_A2_a
05:48
Lektion 2: Klausur0910_(1)_A2_b
14:33
Lektion 3: Klausur0910_(1)_A2_c
05:32
Lektion 4: Klausur1314_(2)_A3_a
05:02
Lektion 5: Klausur1314_(2)_A3_b
04:31
Lektion 6: Klausur1314_(2)_A3_c
14:50
Lektion 7: Klausur1718_(2)_A4_a
05:22
Lektion 8: Klausur1718_(2)_A4_b
10:25
Lektion 9: Klausur1516_(2)_A2_1
06:10
Lektion 10: Klausur1516_(2)_A2_2
03:46
Lektion 11: Klausur1516_(2)_A2_3
10:57
Kapitel 8: ENT - Risikoabschlag und Sicherheitsäquivalent
7 Lektionen 39:05
Lektion 1: Klausur0910_(1)_A3
06:27
Lektion 2: Klausur1213_(1)_A3_a
04:50
Lektion 3: Klausur1213_(1)_A3_a2
06:04
Lektion 4: Klausur1213_(1)_A3_b
03:58
Lektion 5: Klausur1213_(1)_A3_c
05:09
Lektion 6: Klausur1617_(1)_A3_a
04:39
Lektion 7: Klausur1617_(1)_A3_b
07:58
Kapitel 9: ENT - Axiome, Lotterien & Arrow-Pratt
14 Lektionen 01:14:33
Lektion 1: Klausur0910_(1)_A2_a
10:48
Lektion 2: Klausur0910_(1)_A2_bc
05:43
Lektion 3: Klausur0910_(1)_A2_d1
08:36
Lektion 4: Klausur0910_(1)_A2_d2
02:08
Lektion 6: Klausur1011_(1)_A3_b
06:14
Lektion 7: Klausur1011_(1)_A3_c
04:55
Lektion 8: Klausur1011_(1)_A3_d
02:38
Lektion 9: Klausur1011_(2)_A2_abc
05:51
Lektion 10: Klausur0910_(1)_A3_a
01:44
Lektion 11: Klausur0910_(1)_A3_b
02:16
Lektion 12: Klausur0910_(1)_A3_c1
07:06
Lektion 13: Klausur0910_(1)_A3_c2
07:26
Lektion 14: Klausur0910_(1)_A3_d
04:17
Kapitel 10: Prospect-Theory
10 Lektionen 01:06:23
Lektion 2: Klausur0910_(1)_A4_b
09:19
Lektion 3: Klausur0910_(1)_A4_c
02:26
Lektion 4: Klausur1011_(2)_A4_a
07:28
Lektion 5: Klausur1011_(2)_A4_bc
03:56
Lektion 6: Klausur1011_(2)_A4_de
13:10
Lektion 7: Klausur1011_(2)_A4_fgh
07:14
Lektion 8: Klausur1415_(2)_A3_1
02:05
Lektion 9: Klausur1415_(2)_A3_2
09:53
Lektion 10: Klausur1516_(2)_A5
05:55
Kapitel 11: Informationsverarbeitung - Satz von Bayes
11 Lektionen 01:05:59
Lektion 1: Klausur1415_(1)_A3_a1
12:00
Lektion 2: Klausur1415_(1)_A3_a2
09:14
Lektion 3: Klausur1415_(1)_A3_b
04:37
Lektion 4: Klausur1617_(2)_A4_a
01:27
Lektion 5: Klausur1617_(2)_A4_b1
05:04
Lektion 6: Klausur1617_(2)_A4_b2
03:12
Lektion 7: Klausur1617_(2)_A4_c
09:25
Lektion 8: Klausur1718_(2)_A5_a
02:35
Lektion 9: Klausur1718_(2)_A5_b
10:12
Lektion 10: Klausur1718_(2)_A5_c
06:20
Lektion 11: Abschluss
01:53

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Informationen zum Tutor

Kai von Graduates

Gewerblicher Anbieter - Rechtliche Informationen

Hey zusammen, 

ich habe Graduates mit einem Freund gegründet, um Bildung zu digitalisieren und Lehrmaterialien zu jeder Zeit an jedem Ort bereitzustellen. Mein Ziel ist es, auch komplexe Inhalte auf möglichst einfache Art und Weise zu erklären.Ich selbst war Tutor in den Fachbereichen Entscheidungstheorie und Mikroökonomik an der Universität Osnabrück. Dort konnte ich meinen WiWi-Bachelor unter den Top-5-Prozent abschließen. Erfahrungen als Nachhilfelehrer habe ich seit dem Abitur und begann zunächst auch ein Studium auf Lehramt in Mathematik und Sport. Meinen Master in Mathematik schloss ich 2019 ab. Aber keine Angst, ich versuche die Dinge möglichst grundlegend zu erklären! :-) 

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