Universität Wien

040690 UK Erweiterungen des Linearen Modells (2012S)

8.00 ECTS (4.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Moodle

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Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Dienstag 06.03. 09:00 - 12:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Dienstag 13.03. 09:00 - 12:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Dienstag 20.03. 09:00 - 12:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Dienstag 27.03. 09:00 - 12:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Dienstag 17.04. 09:00 - 12:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Dienstag 24.04. 09:00 - 12:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Dienstag 08.05. 09:00 - 12:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Dienstag 15.05. 09:00 - 12:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Dienstag 22.05. 09:00 - 12:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Dienstag 05.06. 09:00 - 12:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Dienstag 12.06. 09:00 - 12:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Dienstag 19.06. 09:00 - 12:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Dienstag 26.06. 09:00 - 12:00 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Anwendungen des Allgemeinen Linearen Modells /mh/
1. Piecewise Regression und Regression Trees /mh/
2. Logistische Regression /mh/
3. Log-Lineare Modelle /wg/
4. ANOVA and Mixed Models /wg/
Einführung in die Theorie Verallgemeinerter Linearer Modelle /mh/

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Voraussetzung für einen positiven Abschluss ist die regelmäßige Teilnahme (maximal 3 Fehleinheiten)
Pro Block sind jeweils 2 Beispiele zu den jeweils angegebenen Fristen abzugeben.
Am Ende des Semesters gibt es einen Abschlusstest.
Die Note ermittelt sich nach folgender Gewichtung:

15% Beurteilung der Beispiele aus Block I
15% Beurteilung der Beispiele aus Block II
15% Beurteilung der Beispiele aus Block III
15% Beurteilung der Beispiele aus Block IV
40% Beurteilung des Abschlusstests

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Praxisnahe Vermittlung von fortgeschrittenen Methoden der angewandten Statistik
Vermitteln eines Grundverständnisses für die statistische Modellierung
Durchführung von praxisorientierten Datenanalysen mittels R

Prüfungsstoff

Vorlesung mit kombinierter Übung.
Handouts für die einzelnen Kapitel werden zur Verfügung gestellt

Literatur

Agresti,A. (2002). Categorical Data Analysis. John Wiley & Sons.

Dobson, A.J. (2001). An Introduction to Generalized Linear Models, Second Edition. Chapman and Hall.

Fahrmeir, L., Kneib, T. und Lang, S. (2007). Regression: Modelle, Methoden und Anwendungen, Springer.

Faraway, J.J. (2005). Linear models with R, Chapman & Hall.

Faraway, J.J. (2005). Extending the Linear Model with R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models, Chapman & Hall.

Fox, J.(2008). Applied Regression Analysis and Generalized Linear Models, Sage.

Hosmer, D.W. & S. Lemeshow (2000). Applied Logistic Regression, Second Edition. John Wiley & Sons.

Kleinbaum, D. G. (1994): Logistic Regression. A Self-Learning Text. Springer.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:29