Statistik 2 (Statistische Modelle) (Sommersemester 2012)
- Dozent*in: PD Dr. Bernhard Klar
- Veranstaltungen: Vorlesung (0158700), Übung (0158800)
- Semesterwochenstunden: 4+2
- Hörerkreis: Mathematik (Diplom, Master)
| Termine | ||
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| Vorlesung: | Montag 11:30-13:00 | 1C-03 |
| Dienstag 11:30-13:00 | Z 1 | |
| Übung: | Freitag 14:00-15:30 | Kronenstr. 32 Raum 101 (Poolraum) |
| Lehrende | ||
|---|---|---|
| Dozent, Übungsleiter | PD Dr. Bernhard Klar | |
| Sprechstunde: nach Vereinbarung | ||
| Zimmer 2.052 Kollegiengebäude Mathematik (20.30) | ||
| Email: Bernhard.Klar@kit.edu | Übungsleiterin | Dr. Franziska Häfner |
| Sprechstunde: | ||
| Zimmer Allianz-Gebäude (05.20) | ||
| Email: franziska.lindner@kit.edu | ||
Hörerkreis
Die Vorlesung richtet sich an Studierende in den Diplom- und Masterstudiengängen Mathematik. Da deutliche Überschneidungen mit der im Wintersemester gehaltenen Vorlesung Statistik bestehen, können Studierende des Bachelor-Studiengangs Mathematik die Vorlesung nicht mit 4 SWS / 8 LP abprüfen lassen.
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.
In der zweiten Vorlesungswoche findet eine Einführung in R statt, 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 KIT-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.