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| Detailed information |
| Pre-requisites |
(*)keine
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| Original study plan |
Bachelor's programme Statistics 2012W |
| Objectives |
(*)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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| Subject |
(*)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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| Criteria for evaluation |
(*)Übungsbeispiele, Hausarbeit und schriftliche Abschlussprüfung
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| Methods |
(*)Präsentation der Theorie durch den LVA-Leiter
Besprechen der von den Studierenden ausgearbeiteten Übungsaufgaben
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| Language |
German, english on demand |
| Study material |
(*)Skriptum;
Fahrmeir, Hamerle, Tutz: "Multivariate statistische Verfahren"
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| Changing subject? |
No |
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