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Regression
| Dozentin: | Prof. Sara van de Geer | Zeit und Ort: |
Mittwoch 13-15 HG F3 Freitag 13-15 HG D7.1 |
| Koordination: |
Corinne Dahinden Roman Lutz |
Beginn der Vorlesung: Mittwoch 5. April 2006
Übungen: Details zur Übung befinden sich hier.
Übersicht:
Ziele: In der Regression wird die Abhängigkeit einer beobachteten quantitativen Zielgrösse von erklärenden Variablen unter Berücksichtigung zufälliger Fehler untersucht. Die Vorlesung gibt eine Einführung in die Theorie und Praxis eines umfassenden und vielbenutzten Teilgebiets der angewandten Statistik, unter Berücksichtigung neuerer Entwicklungen.
Inhalt: Die Voraussetzung des allgemeinen linearen Modells; Verteilung der Kleinste-Quadrate-Schätzer und daraus abgeleitete Tests, Vertrauens- und Prognose-Intervalle; Querverbindungen zur Varianzanalyse; Residuenanalyse; Modellwahl; Effizienz; Einführung in Robuste Regression; Ausblick auf nichtlineare und nichtparametrische Modelle und Methoden.
In den Übungen wird die statistische Software R eingesetzt.
Vorlesungsunterlagen
Ein Skript wird in der Vorlesung verkauft und kostet Fr. 7.-. Danach kann es hier ausgedruckt werden: PS / PDF
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