Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
040690 UK Erweiterungen des Linearen Modells (UK) (2020S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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Zusammenfassung
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 10.02.2020 09:00 bis Mi 19.02.2020 12:00
- Abmeldung bis Do 30.04.2020 23:59
An/Abmeldeinformationen sind bei der jeweiligen Gruppe verfügbar.
Gruppen
Gruppe 1
max. 40 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Dienstag 05.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Donnerstag 07.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Dienstag 12.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Donnerstag 14.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Dienstag 19.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 26.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Donnerstag 28.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Donnerstag 04.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Dienstag 09.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Dienstag 16.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Donnerstag 18.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Dienstag 23.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Donnerstag 25.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Dienstag 30.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Es gibt zwei schriftliche Prüfungen: eine zum Thema 1 und eine zu den Themen 2 und 3.
Zusätzlich sind zwei Hausarbeiten mit der Analyse von jeweils zwei Datensätzen zu jedem Thema abzugeben.
Zusätzlich sind zwei Hausarbeiten mit der Analyse von jeweils zwei Datensätzen zu jedem Thema abzugeben.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Die Note ermittelt sich nach folgender Gewichtung:
25% Hausarbeit zum Thema 1
25% Hausarbeit zu den Themen 2 und 3
25% Prüfung zum Thema 1
25% Prüfung zu den Themen 2 und 3
25% Hausarbeit zum Thema 1
25% Hausarbeit zu den Themen 2 und 3
25% Prüfung zum Thema 1
25% Prüfung zu den Themen 2 und 3
Gruppe 2
max. 35 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Freitag 13.03. 09:45 - 13:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Freitag 13.03. 13:15 - 16:30 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
- Freitag 27.03. 09:45 - 16:30 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 03.04. 09:45 - 16:30 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 08.05. 13:15 - 16:30 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 15.05. 11:30 - 16:30 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 29.05. 11:30 - 16:30 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 05.06. 11:30 - 13:00 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Es gibt zwei schriftliche Prüfungen: eine zum Thema 1 und eine zu den Themen 2 und 3.
Zusätzlich ist eine Hausarbeit mit der Analyse von drei Datensätzen zu jedem Thema abzugeben.
Zusätzlich ist eine Hausarbeit mit der Analyse von drei Datensätzen zu jedem Thema abzugeben.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Die Note ermittelt sich nach folgender Gewichtung:
30% Hausarbeit
35% Prüfung zum Thema 1
35% Prüfung zu den Themen 2 und 3
30% Hausarbeit
35% Prüfung zum Thema 1
35% Prüfung zu den Themen 2 und 3
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Prüfungsstoff
Inhalte der behandelten Themen
Literatur
Dobson, A.J. (2001). An Introduction to Generalized Linear Models, Second Edition. Chapman and Hall.
Fahrmeir, L., Kneib, T. und Lang, S. (2007). Regression: Modelle, Methoden und Anwendungen, Springer.
Nelder J.A. & P. McCullagh (1989). Generalized Linear Models, Second Edition. Chapman& Hall.
Fahrmeir, L., Kneib, T. und Lang, S. (2007). Regression: Modelle, Methoden und Anwendungen, Springer.
Nelder J.A. & P. McCullagh (1989). Generalized Linear Models, Second Edition. Chapman& Hall.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:19
Praxisnahe Vermittlung von fortgeschrittenen Methoden der angewandten Statistik, insbesondere verschiedenen Regressionsmodellen. Vermitteln eines Grundverständnisses für die statistische Modellierung. Durchführung von praxisorientierten Datenanalysen mittels RInhalte:
1. Verallgemeinerte lineare Modelle; Modelle für stetige und binomiale Zielvariablen, Zähldaten.
2. Lineare und verallgemeinerte lineare gemischte Modelle.
3. Nicht-parametrische Regression.Methoden:
Vorlesung mit kombinierter Übung.
Vorlesungsskript und Daten werden zur Verfügung gestellt.