040690 UK Erweiterungen des Linearen Modells (2017S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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Absolvieren Studierende des Bac Statistik (Version 2014) diesen Kurs, so wird beim Abschluss der Überhang an ECTS dem Wahlfach zugeordnet.
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mi 15.02.2017 09:00 bis Mi 22.02.2017 12:00
- Abmeldung bis Di 14.03.2017 23:59
Details
max. 40 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Dienstag
07.03.
09:45 - 13:00
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
14.03.
09:45 - 13:00
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
21.03.
09:45 - 13:00
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
28.03.
09:45 - 13:00
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
04.04.
09:45 - 13:00
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
25.04.
09:45 - 13:00
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
02.05.
09:45 - 13:00
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
09.05.
09:45 - 13:00
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
16.05.
09:45 - 13:00
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
23.05.
09:45 - 13:00
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
30.05.
09:45 - 13:00
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
13.06.
09:45 - 13:00
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
20.06.
09:45 - 13:00
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag
27.06.
09:45 - 13:00
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Voraussetzung für einen positiven Abschluss ist die regelmäßige Teilnahme (maximal 3 Fehleinheiten)
Pro Block sind jeweils 2 Beispiele zu den jeweils angegebenen Fristen abzugeben.
Es ibt zwei schriftliche Prüfungen: eine für die Blöcke I und II und eine für die Blöcke III - V
Pro Block sind jeweils 2 Beispiele zu den jeweils angegebenen Fristen abzugeben.
Es ibt zwei schriftliche Prüfungen: eine für die Blöcke I und II und eine für die Blöcke III - V
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Die Note ermittelt sich nach folgender Gewichtung:
15% Beurteilung der Beispiele aus Block I
15% Beurteilung der Beispiele aus Block II
8% Beurteilung der Beispiele aus Block III
7% Beurteilung der Beispiele aus Block IV
15% Beurteilung der Beispiele aus Block V
20% Beurteilung der Prüfung Block I und II
20% Beurteilung der Prüfung Block III - V
15% Beurteilung der Beispiele aus Block I
15% Beurteilung der Beispiele aus Block II
8% Beurteilung der Beispiele aus Block III
7% Beurteilung der Beispiele aus Block IV
15% Beurteilung der Beispiele aus Block V
20% Beurteilung der Prüfung Block I und II
20% Beurteilung der Prüfung Block III - V
Prüfungsstoff
Inhalte der in den einzelnen Blöcken behandelten Themen
Literatur
Agresti,A. (2002). Categorical Data Analysis. John Wiley & Sons.
Dobson, A.J. (2001). An Introduction to Generalized Linear Models, Second Edition. Chapman and Hall.
Fahrmeir, L., Kneib, T. und Lang, S. (2007). Regression: Modelle, Methoden und Anwendungen, Springer.
Faraway, J.J. (2005). Linear models with R, Chapman & Hall.
Faraway, J.J. (2005). Extending the Linear Model with R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models, Chapman & Hall.
Fox, J.(2008). Applied Regression Analysis and Generalized Linear Models, Sage.
Hosmer, D.W. & S. Lemeshow (2000). Applied Logistic Regression, Second Edition. John Wiley & Sons.
Kleinbaum, D. G. (1994): Logistic Regression. A Self-Learning Text. Springer.
Nelder J.A. & P. McCullagh (1989). Generalized Linear Models, Second Edition. Chapman& Hall.
Dobson, A.J. (2001). An Introduction to Generalized Linear Models, Second Edition. Chapman and Hall.
Fahrmeir, L., Kneib, T. und Lang, S. (2007). Regression: Modelle, Methoden und Anwendungen, Springer.
Faraway, J.J. (2005). Linear models with R, Chapman & Hall.
Faraway, J.J. (2005). Extending the Linear Model with R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models, Chapman & Hall.
Fox, J.(2008). Applied Regression Analysis and Generalized Linear Models, Sage.
Hosmer, D.W. & S. Lemeshow (2000). Applied Logistic Regression, Second Edition. John Wiley & Sons.
Kleinbaum, D. G. (1994): Logistic Regression. A Self-Learning Text. Springer.
Nelder J.A. & P. McCullagh (1989). Generalized Linear Models, Second Edition. Chapman& Hall.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:29
Praxisnahe Vermittlung von fortgeschrittenen Methoden der angewandten Statistik
Vermitteln eines Grundverständnisses für die statistische Modellierung
Durchführung von praxisorientierten Datenanalysen mittels RInhalte:
Folgende Modelle werden in der Lehrveranstaltung behandelt:
Block I: Piecewise Regression und Regression Trees
Block II: Logistische Regression
Block III: Varianzanalyse und Experimental Design,
Block IV Modelle mit Zufallseffekten
Block V: Loglineare Modelle, Einführung in die Theorie Verallgemeinerter Linearer ModelleMethoden:
Vorlesung mit kombinierter Übung
Handouts für die einzelnen Kapitel werden zur Verfügung gestellt