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| Detailinformationen |
| Anmeldevoraussetzungen |
keine
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| Quellcurriculum |
Bachelorstudium Statistik 2012W |
| Ziele |
Einsicht in die Grundzüge des linearen Modells (Regressionsrechnung, Varianzanalyse, verallgemeinertes lineares Modell);
Anwendung der Verteilungstheorie aus der Mathematischen Statistik;
die entsprechenden Prozeduren von SAS kennenlernen
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| Lehrinhalte |
1) Regressionsanalyse (Modell, Punkt- und Bereichschätzer, Testen linearer Hypothesen, Modellanpassung)
2) Varianzanalyse (Gliederung wie bei Regressionsanalyse)
3) Kovarianzanalyse (Gliederung wie bei Regressionsanalyse)
4) Gemischte Modelle (Kurzeinführung)
5) Verallgemeinertes Lineares Modell (GLM)
(Verteilungs- und Strukturannahme, Link- (Response-) funktion)
- Spezielle GLM (klassisches lineares Modell, Probit-, Logit-, komplementäres log-log-Modell, (log)lineares Poissonmodell)
- Schätzen und Testen (ML-Schätzer, Scorefunktion, Fisher-Matrix, numerische Optimierungsmethoden wie Fisher-Scoring und Quasi-Newton-Verfahren, Existenz, Eindeutigkeit und asymptotische Eigenschaften der Schätzer, Testen linearer Hypothesen, Modellsuche, Anpassungsgüte)
6) Mehrkategoriale Regression
- Mehrkategoriales Logit-Modell - multivariates GLM
- Schätzen und Testen (Verallgemeinerung des eindimensionalen Falls, Residualanalyse)
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| Beurteilungskriterien |
Übungsbeispiele, Hausarbeit und schriftliche Abschlussprüfung
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| Lehrmethoden |
Präsentation der Theorie durch den LVA-Leiter
Besprechen der von den Studierenden ausgearbeiteten Übungsaufgaben
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| Abhaltungssprache |
Deutsch, bei Bedarf auch Englisch |
| Literatur |
Skriptum;
Fahrmeir, Hamerle, Tutz: "Multivariate statistische Verfahren"
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| Lehrinhalte wechselnd? |
Nein |
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