Veranstaltungsdetail
S Regressionsmodelle für Quer- und Längsschnittdaten (VSD, Teil I)
Die Veranstaltung vermittelt moderne Methoden der Regression. Dabei wird die Arbeit mit realen Datensätzen und die rechentechnische Umsetzung der Modelle mit R im Vordergrund stehen. Daher werden fehlende Werte, Verfahren der Modelldiagnostik und die (grafische) Darstellung
von Ergebnissen in allen Modellklassen behandelt. Neben Regressionsverfahren für Querschnittdaten werden auch grundlegende Verfahren für Längsschnittdaten vorgestellt.
1. Einführung in die Bedienung von R
2. Bedingte Verteilungen und lokale Regressionsverfahren
3. Parametrische Regressionsverfahren
3.1 Lineare Regression
" Modellannahmen und Herleitung
" Interaktionseffekte und Variablentransformation
" Darstellung und Interpretation
" Diagnostik und Inferenzstatistik
3.2 Generalisierte Lineare Modelle
" Grundlagen generalisierter linearer Modelle
" Darstellung und Interpretation
" Diagnostik (Pseudo-R2 und ROC Kurven)
4. Regressionsmodelle für Verweildauern
5. Ausblick auf weitere fortgeschrittene Verfahren
Voraussetzungen für Studiennachweise / Modulprüfungen
Modulprüfungen und Studiennachweise können durch aktive Teilnahme, dem
Bearbeiten von Übungsaufgaben und einer Hausarbeit erworben werden.
von Ergebnissen in allen Modellklassen behandelt. Neben Regressionsverfahren für Querschnittdaten werden auch grundlegende Verfahren für Längsschnittdaten vorgestellt.
1. Einführung in die Bedienung von R
2. Bedingte Verteilungen und lokale Regressionsverfahren
3. Parametrische Regressionsverfahren
3.1 Lineare Regression
" Modellannahmen und Herleitung
" Interaktionseffekte und Variablentransformation
" Darstellung und Interpretation
" Diagnostik und Inferenzstatistik
3.2 Generalisierte Lineare Modelle
" Grundlagen generalisierter linearer Modelle
" Darstellung und Interpretation
" Diagnostik (Pseudo-R2 und ROC Kurven)
4. Regressionsmodelle für Verweildauern
5. Ausblick auf weitere fortgeschrittene Verfahren
Voraussetzungen für Studiennachweise / Modulprüfungen
Modulprüfungen und Studiennachweise können durch aktive Teilnahme, dem
Bearbeiten von Übungsaufgaben und einer Hausarbeit erworben werden.
Lehrende
Termine
Montag, 24.04.2017 (1. Termin) 10:00 bis 12:00 UhrFNO 02/074 CIP-Raum
Anmeldung
Bitte melden Sie sich in eCampus für die Veranstaltung an.