 |
|
||||||||||
(401-0649-00L) Angewandte statistische Regression - HS 2007
| Professor | Prof. Marianne Müller | Zeit | Mo 8-10 |
| Koordinator | Charles Mitchell, Markus Kalisch, Marco Frei | Ort |
HG E 1.1 |
Die Vorlesung findet ab 8.10.07 im HG E 1.1 statt.
ACHTUNG: Wer für diese Lehrveranstaltung keine Prüfung benötigt, aber dennoch Note und/oder Kreditpunkte braucht (von den Übungen), muss sich u.U. trotzdem formell für die Prüfung (elektronisch) anmelden. Im Zweifelsfall wende man sich an das jeweilige Studiensekretariat.
Beginn der Vorlesung: Montag 1. Oktober 2007.
Testatbedingung: Keine. Falls keine Prüfung absolviert wird, aber dennoch eine Bestätigung des erfolgreichen Besuchs der Vorlesung benötigt wird für Kreditpunkte o. Ä., braucht es 3 zufriedenstellende Übungsserien der Serien 3 bis 6. In diesem Fall braucht es u.U. trotzdem eine Prüfungsanmeldung bei eurem Departement, damit ihr die Kreditpunkte erhalten könnt (selber abklären).
Inhalt
Dieser Link führt zu den Übungen.
Kurzbeschreibung: Anwendungsmöglichkeiten der einfachen und multiplen linearen
Regression. Praktische Aspekte bei der Durchführung und Interpretation.
Einführung in verallgemeinerte lineare Modelle wie logistische
Regression und Poissonregression.
Inhalt:
Allgemeines lineares Modell, Schätzung der Koeffizienten, Tests, Vertrauens- und Prognoseintervalle.
Residuenanalyse und Modellwahl.
Einführung in verallgemeinerte lineare Modelle, insbesondere logistische und Poissonregression.
Lernziel: In der Regression wird der Zusammenhang zwischen einer quantitativen
Zielgrösse und einer oder mehrerer erklärenden Variablen untersucht. Da
sehr viele Fragestellungen so bearbeitet werden können, ist die
Regression wohl die am häufigsten verwendete statistische Methode.
Aspekte der Anwendung und die Interpretation von statistischen Analysen stehen in dieser Vorlesung im Vordergrund.
Besonderes: In den Übungen wird die flexible Statistik--Analyse-Umgebung ``R'' gelernt und eingesetzt.
Voraussetzung: Grundkenntnisse in Statistik im Umfang einer Einführungsvorlesung in Wahrscheinlichkeit und Statistik.
Vorlesungsunterlagen
Wichtiger Hinweis:
Diese Website wird in älteren Versionen von Netscape ohne
graphische Elemente dargestellt. Die Funktionalität der
Website ist aber trotzdem gewährleistet. Wenn Sie diese
Website regelmässig benutzen, empfehlen wir Ihnen, auf
Ihrem Computer einen aktuellen Browser zu installieren. Weitere
Informationen finden Sie auf
folgender
Seite.
Important Note:
The content in this site is accessible to any browser or
Internet device, however, some graphics will display correctly
only in the newer versions of Netscape. To get the most out of
our site we suggest you upgrade to a newer browser.
More
information
