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Dozentin: |
Prof. Marloes Maathuis |
Zeit und Ort: |
Mittwoch 13-15 HG D 5.2 Freitag 13-15 HG D 5.2 |
Koordination: |
Marco Frei Michael Amrein |
Ferienpräsenz:
1. Donnerstag, 22.07.2010, von 14:00 bis 15:00 im HG F 26.3.
2. Donnerstag, 29.07.2010, von 14:00 bis 15:00 im HG G 26.3.
Beginn der Vorlesung: Mittwoch, 24. Februar
Übungen: Details zur Übung befinden sich hier.
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. Nach der Vorlesung sollte man fähig sein, eine Regressionsanalyse durchzuführen und die Resultate korrekt zu interpretieren. Da Regression die wohl weitverbreitete Statistik-Methode ist, ist es wichtig, Regressionsanalysen kritisch hinterfragen zu können.
Inhalt:
Theorie des linearen Regressionsmodelles mit einer oder mehreren erklärenden Variablen, nichtlineare Modelle, verallgemeinerte lineare Modelle, robuste Methoden und nichtparametrische Modelle. Anhand von mehreren Beispielen wird die Theorie illustriert. In den Übungen wird die Statistiksoftware R eingesetzt.
Deutsches Skript: PS / PDF
Englisches Skript: PDF
Woche 1:
Role of statistical models
(Nonparametric) Regression
Woche 2:
Examining Data
Transformations
Woche 3:
Linear Regression
Woche 9:
Dummy Variable Regression
Woche 10:
Diagnostics
Woche 11:
Model Building
Woche 13:
Robust Regression
Woche 14:
Logistic Regression
Woche 1:
Introduction
(Nonparametric) Regression
Woche 2:
Examining Data
Transformations
Woche 3:
Linear Regression
Woche 9:
Categorical Variables
ANOVA
Woche 10:
Diagnostics
Fruitfly
Woche 11:
Model Building
Woche 12:
Insurance data example
Woche 13:
Robust Regression
Woche 14:
Logistic Regression
Julian J. Faraway (2002), "Practical regression with R"
- Text: http://www.biostat.jhsph.edu/~iruczins/teaching/jf/faraway.html
- R-commands: http://www.maths.bath.ac.uk/~jjf23/LMR/scripts/
Referenzkarte für R: http://cran.r-project.org/doc/contrib/Short-refcard.pdf
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