Universität Wien

040690 UK Erweiterungen des Linearen Modells (2019S)

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Moodle

An/Abmeldung

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

Details

max. 40 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Dienstag 05.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 19.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 26.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 02.04. 09:45 - 11:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 09.04. 09:45 - 11:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 30.04. 09:45 - 11:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 07.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 14.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 21.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 28.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 04.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 18.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 25.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

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

Inhalte:
Folgende Modelle werden in der Lehrveranstaltung behandelt:
Block I: Piecewise Regression und Regression Trees
Block II: Logistische Regression
Block III: Varianzanalyse und Experimental Design,
Block IV Modelle mit Zufallseffekten
Block V: Loglineare Modelle, Einführung in die Theorie Verallgemeinerter Linearer Modelle

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

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.
Es ibt zwei schriftliche Prüfungen: eine für die Blöcke I und II und eine für die Blöcke III - V

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Die Note ermittelt sich nach folgender Gewichtung:
15% Beurteilung der Beispiele aus Block I
15% Beurteilung der Beispiele aus Block II
8% Beurteilung der Beispiele aus Block III
7% Beurteilung der Beispiele aus Block IV
15% Beurteilung der Beispiele aus Block V
20% Beurteilung der Prüfung Block I und II
20% Beurteilung der Prüfung Block III - V

Prüfungsstoff

Inhalte der in den einzelnen Blöcken behandelten Themen

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.
Nelder J.A. & P. McCullagh (1989). Generalized Linear Models, Second Edition. Chapman& Hall.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:29