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| Detailinformationen |
| Anmeldevoraussetzungen |
keine
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| Quellcurriculum |
Bachelorstudium Statistik 2014W |
| Ziele |
Kenntnis der Verfahren der klassischen linearen Regression und ihrer praktischen Anwendung
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| Lehrinhalte |
einfache lineare Regression (Modellannahmen, KQ-Schätzung, Testen von Hypothesen über Parameter, Konfidenzintervalle für Regressionsparameter, Bestimmtheitsmaß, Residualanalyse)
multiple Regression: Modellierung von Effekten (Dummy-und Effektkodierung, Interaktionen, nichtlineare Effekte), Punktschätzung (WLS, ML), Konfidenzbereiche, F-Tests,
Modellsuche, Modellanpassung, Multikollinearität
Varianz- und Kovarianzanalyse
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| Beurteilungskriterien |
Hausübungen
Klausur
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| Lehrmethoden |
Vorlesung und Analyse von Beispieldaten
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| Abhaltungssprache |
Deutsch, bei Bedarf Englisch |
| Literatur |
Fahrmeir L., Kneib T. , Lang S. and Marx B., Regression: Models, Methods and Applications, Springer, 2013
Hackl P., Einführung in die Ökonometrie, Pearson Studium, 2005.
Müller W.G., Übungen zur Ökonometrie mit EVIEWS, facultas, 2002.
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| Lehrinhalte wechselnd? |
Nein |
| Äquivalenzen |
4MSOMKV: KV Ökonometrische Modelle (Statistik) (4 ECTS)
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