Generalisierte Regressionsmodelle (Sommersemester 2015)
- Dozent*in: PD Dr. Bernhard Klar
- Veranstaltungen: Vorlesung (0161400), Übung (0161410)
- Semesterwochenstunden: 2+1
- Hörerkreis: Master (Wirtschafts-, Techno-) Mathematik
Die Vorlesung findet im Seminarraum SR 0.014 im Erdgeschoss des Kollegiengebäudes Mathematik (20.30) statt!
| Termine | |||
|---|---|---|---|
| Vorlesung: | Mittwoch 11:30-13:00 | SR 0.014 | Beginn: 15.4.2015, Ende: 15.7.2015 |
| Übung: | Donnerstag 15:45-17:15 | SR 0.014 | Beginn: 23.4.2015, Ende: 16.7.2015 |
| Lehrende | ||
|---|---|---|
| Dozent | PD Dr. Bernhard Klar | |
| Sprechstunde: nach Vereinbarung | ||
| Zimmer 2.052 Kollegiengebäude Mathematik (20.30) | ||
| Email: Bernhard.Klar@kit.edu | Übungsleiter | Dr. Anton Popp |
| Sprechstunde: nach Vereinbarung | ||
| Zimmer 2.014 Kollegiengebäude Mathematik (20.30) | ||
| Email: anton.popp@kit.edu | ||
Inhalt der Vorlesung
Die Vorlesung behandelt grundlegende Modelle der Statistik, die es ermöglichen, Zusammenhänge zwischen Größen zu erfassen. Themen sind:
- Lineare Regressionsmodelle (Modelldiagnostik, Multikollinearität, Variablen-Selektion, Verallgemeinerte Kleinste-Quadrate)
- Nichtlineare Regressionsmodelle (Parameterschätzung, Asymptotische Normalität der Maximum-Likelihood-Schätzer)
- Regressionsmodelle für Zähldaten
- Verallgemeinerte lineare Modelle (Parameterschätzung, Modelldiagnose, Überdispersion und Quasi-Likelihood)
Voraussetzungen: Kenntnisse der Statistik im Umfang der Vorlesung Statistik.
Termine der Übung
23.04.15, 07.05.15, 28.5.15, 11.06.15, 25.06.15, 09.07.15
Material und weitere Informationen
Material zur Vorlesung sowie alle wichtigen Informationen finden Sie auf der ILIAS-Seite der Vorlesung.
Literaturhinweise
- Fahrmeir, Kneib, Lang: Regression: Modelle, Methoden, Anwendungen
- Faraway: Linear Models with R
- Faraway: Extending the linear model with R: generalized linear, mixed effects and nonparametric regression models
- McCullagh, Nelder: Generalized Linear Models
- McCulloch, Searle: Generalized, Linear, and Mixed Models
- Myers, Montgomery, Vinig: Generalized Linear Models