Webrelaunch 2020

Statistik 2 (Wintersemester 2008/09)

Termine
Vorlesung: Mittwoch 9:45-11:15 Seminarraum 11
Donnerstag 14:00-15:30 Seminarraum 11
Übung: Dienstag 14:00-15:30 Seminarraum 11 Beginn: 21.10.2008
Lehrende
Dozent PD Dr. Bernhard Klar
Sprechstunde: Donnerstag, 16:00-17:00 Uhr und nach Vereinbarung
Zimmer 2.052 Kollegiengebäude Mathematik (20.30)
Email: Bernhard.Klar@kit.edu
Übungsleiter Dipl.-Math. oec. Dirk Engel
Sprechstunde:
Zimmer Allianz-Gebäude (05.20)
Email:

Inhalt der Vorlesung

Die Vorlesung behandelt grundlegende Modelle der Statistik, die es ermöglichen, Zusammenhänge zwischen Größen zu
erfassen. Themen sind voraussichtlich: Lineare Regression, Kovarianzanalyse, Varianzanalyse, Logistische und Poisson-Regression, Verallgemeinerte Lineare Modelle, Nichtlineare Regression, Regressionsmodelle bei zensierten Daten.

Fallbeispiele mit realen Datensätzen sollen die Brauchbarkeit der Modelle und die Schwierigkeiten bei ihrer Anwendung illustrieren.

Übung

In der Übung sollen die in der Vorlesung kennen gelernten Modelle angewendet werden. Es werden dabei u.a. Datensätze aus den unterschiedlichsten Bereichen (z. B. Biologie, Medizin, Chemie, Physik, Ingenieurwissenschaften) untersucht.

Ein wichtiges Hilfsmittel wird dabei das Statistikprogramm R sein. Somit kann die Übung auch gleichzeitig als eine (erste) Einführung in diese Statistiksoftware angesehen werden.

Der Übungsbetrieb startet bereits in der ersten Vorlesungswoche mit einer Einführung in R, in welcher ein Basiswissen vermittelt wird, das bei der Bearbeitung der Übungsaufgaben benötigt wird. Studierende, die bereits mit R gearbeitet haben (z.B. im Statistischen Praktikum) müssen zu diesem Termin nicht kommen. Allen anderen wird die Teilnahme empfohlen.

Übungsblätter und weiteres Material zur Vorlesung und Übung

Übungsblätter und weiteres Material zur Vorlesung und Übung werden im Vorlesungsarbeitsbereich (VAB) zur Vorlesung im Studierendenportal des KIT bereitgestellt. Der Login erfolgt mit Hilfe des RZ-Accounts. Eine gesonderte Anmeldung für diese Vorlesung ist nicht erforderlich.

Vorkenntnisse

Kenntnisse in Stochastik notwendig. Kenntnisse aus der Vorlesung Mathematische Statistik sind hilfreich, aber nicht Voraussetzung.

Literaturhinweise

  • J.J. Faraway: Linear Models with R. (2005)
  • J.J. Faraway: Extending the linear model with R : generalized linear, mixed effects and nonparametric regression models. (2006)
  • L. Fahrmeir, T. Kneib, S. Lang: Regression. (2007)
  • A.C. Davison: Statistical Models. (2003)
  • C.E. McCulloch, S.R. Searle: Generalized, Linear, and Mixed Models. (2001)
  • R.H. Myers, D.C. Montgomery, G.G. Vinig: Generalized Linear Models. (2002)
  • M. Tableman, J.S. King: Survival Analysis Using S. (2004)

Weitere Literatur wird in der Vorlesung angegeben.