About the Course

Lineare Regressionsverfahren gehören zu den wichtigsten Bausteinen statistischer Analysen. Allerdings können Ergebnisse durch Ausreißer und ungewöhnliche Datenkonstellationen sehr stark beeinflusst werden. Deshalb sind u.a. robuste Verfahren entwickelt worden, die die Einflüsse ungewöhnlicher Daten beschränken. In diesem Seminar soll aber ein etwas anderer Ansatzpunkt verfolgt werden: Wie kann man in Ergänzung zu den klassischen Regressionsverfahren Methoden entwickeln, die es erlauben, die Auswirkungen ungewöhnlicher Datenkonstellationen auf die Regressionsergebnisse numerisch abzuschätzen?

Dazu werden zunächst die wichtigsten Bausteine der Regressionsdiagnostik am Beispiel der einfachen linearen Regression eingeführt. Dann werden Varianten auch für allgemeinere Regressionsverfahren eingeführt und deren Anwendungen am Rechner ausprobiert.

Voraussetzungen für Studiennachweise / Modulprüfungen: Übungen am Rechner (Studiennachweis) bzw. Bearbeitung von Übungsaufgaben (Modulprüfung).