Webrelaunch 2020

Statistik 2 (Statistische Modelle) (Wintersemester 2010/11)

Die Vorlesungen am Dienstag, dem 14. 12., und am Mittwoch, dem 15. 12., finden im Raum 1C04 des Allianzgebäudes statt.

Die Übung am Donnerstag, dem 16. 12., findet im Raum 229.4 im Geb. 30.22 statt.

Termine
Vorlesung: Dienstag 9:45-11:15 1C-03
Mittwoch 8:00-9:30 1C-03
Übung: Donnerstag 11:30-13:00 1C-03
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 Dr. Jonathan Ott
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: Lineare Regression, Kovarianzanalyse, Varianzanalyse, Nichtlineare Regression, Logistische und Poisson-Regression, Verallgemeinerte Lineare Modelle, 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 Einführung in diese Statistiksoftware angesehen werden.

Der Übungsbetrieb startet bereits in der ersten Vorlesungswoche mit einer Einführung in R, die das Basiswissen vermittelt, das bei der Bearbeitung der Übungsaufgaben benötigt wird. Studierende, die bereits mit R gearbeitet haben, müssen an diesem Termin nicht teilnehmen. 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 aus den Vorlesungen Stochastik 1 und 2 sind notwendig. Kenntnisse aus der Vorlesung Statistik 1 (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.