040690 UK Erweiterungen des Linearen Modells (UK) (2025S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 10.02.2025 09:00 bis Di 18.02.2025 12:00
- Abmeldung bis Fr 14.03.2025 23:59
Details
max. 65 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Dienstag 04.03. 16:45 - 18:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 11.03. 16:45 - 18:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 18.03. 16:45 - 18:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 25.03. 16:45 - 18:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 01.04. 16:45 - 18:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 08.04. 16:45 - 18:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- N Dienstag 29.04. 16:45 - 18:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 06.05. 16:45 - 18:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 13.05. 16:45 - 18:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 20.05. 16:45 - 18:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 27.05. 16:45 - 18:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 03.06. 16:45 - 18:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 17.06. 16:45 - 18:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 24.06. 16:45 - 18:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Zwei digitale Multiple-Choice Prüfungen via Moodle am eigenen Rechner im Hörsaal (Midterm am 29.04.2025 und Endterm am 24.06.2025).Die Verwendung von KI-Tools (z. B. ChatGPT) ist nur dann erlaubt, wenn diese von der Lehrveranstaltungsleitung ausdrücklich gefordert werden (z. B. für einzelne Arbeitsaufgaben).
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Jede Prüfung hat 20 Multiple-Choice Fragen. Für jede richtige Antwort gibt es einen Punkt (Teilpunkte sind möglich).Die Note ermittelt sich nach dem Schema: 4 ab 20 Punkten, 3 ab 25 Punkten, 2 ab 30 Punkten, 1 ab 35 Punkten.
Prüfungsstoff
Inhalte der behandelten Themen
Literatur
Dobson, A.J. (2001) An introduction to generalised linear models
Fahrmeir, L., Kneib, T., Lang, S. (2007) Regression: Modelle, Methoden und Anwendungen
Nelder, J.A, McCullagh, P. (1989) Generalised linear models
Fahrmeir, L., Kneib, T., Lang, S. (2007) Regression: Modelle, Methoden und Anwendungen
Nelder, J.A, McCullagh, P. (1989) Generalised linear models
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 10.02.2025 16:06
Praxisnahe Vermittlung von fortgeschrittenen Methoden der angewandten Statistik, insbesondere von verschiedenen Regressionsmodellen. Vermitteln eines Grundverständnisses für die statistische Modellierung. Durchführung von praxisorientierten Datenanalysen mittels R.Inhalte:
1. Verallgemeinerte lineare Modelle; Modelle für positive stetige und binomiale Zielvariablen, Zähldaten.
2. Lineare und verallgemeinerte lineare gemischte Modelle.
3. Nicht-parametrische Regression.Methoden:
Vorlesung mit kombinierter Übung.
Vorlesungsskript und Daten werden zur Verfügung gestellt.
Studierende müssen in statistischer Software am eigenen Rechner programmieren.