Statistical Modelling

xx.stmo-en.v, 42 Lektionen in FS2024

Im Stundenplan

Lektionen (alle vorbei)

Di., 20.02.14:00-15:35AV21aTS O2.17Thoralf Mildenberger
Di., 20.02.14:00-17:35WI22a-1WI22a-2WI22a-3WI22a-4TS O2.17Thoralf Mildenberger
Di., 20.02.16:00-17:35AV21aTS O2.17Thoralf Mildenberger
Di., 27.02.14:00-15:35AV21aTS O2.17Thoralf Mildenberger
Di., 27.02.14:00-17:35WI22a-1WI22a-2WI22a-3WI22a-4TS O2.17Thoralf Mildenberger
Di., 27.02.16:00-17:35AV21aTS O2.17Thoralf Mildenberger
Di., 05.03.14:00-15:35AV21aTS O2.17Thoralf Mildenberger
Di., 05.03.14:00-17:35WI22a-1WI22a-2WI22a-3WI22a-4TS O2.17Thoralf Mildenberger
Di., 05.03.16:00-17:35AV21aTS O2.17Thoralf Mildenberger
Di., 12.03.14:00-15:35AV21aTS O2.17Thoralf Mildenberger
Di., 12.03.14:00-17:35WI22a-1WI22a-2WI22a-3WI22a-4TS O2.17Thoralf Mildenberger
Di., 12.03.16:00-17:35AV21aTS O2.17Thoralf Mildenberger

Und 30 weitere. Alle im Stundenplan

Räume

TS O2.17

Klassen

AV21aWI22a-1WI22a-2WI22a-3WI22a-4

Modulbeschreibung 20HS

Das Modul führt anhand der linearen Regressionsanalyse in die Grundlagen des statistischen Modellierens ein. Es werden dabei Aspekte der Modellstruktur, der Inferenz, der Prognose, der Residuenanalyse sowie der Modellentwicklung im Detail theoretisch und an konkreten Fallbeispielen betrachtet.

ECTS
4
Institut
119908: T IDS
Verantwortung
Ruckstuhl, Andreas
Sprache
() Deutsch (x) Englisch

Modulinhalte

Einfache und Multiple Regressionsmodelle, Schätzungen (inkl. Prinzip der maximalen Likelihood und robuste Methoden), Parametertests, Vertrauens- und Prognoseintervalle, Prüfen der Modelleignung (Residuenanalyse), Modellvergleich, Variablenselektion (inkl. Informations-Kriterium von Akaike), Modellentwicklung, Glättung (lokale Regression, Smoothing Spline), additive Modelle. Statistik-Programm-Paket R: Statistik- und Grafikroutinen für die behandelten Verfahren.

Voraussetzungen

Sie sind mit den grundlegenden Konzepten der Statistik (WAST3) vertraut.

Versionen

  • 20HSt.BA.XX.STMO-EN.20HS

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