Universität Wien
Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

040690 UK Erweiterungen des Linearen Modells (UK) (2024S)

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Moodle

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 65 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Donnerstag 07.03. 15:00 - 16:30 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 14.03. 15:00 - 16:30 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 21.03. 15:00 - 16:30 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 11.04. 15:00 - 16:30 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 18.04. 15:00 - 16:30 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 25.04. 15:00 - 16:30 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 02.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 16.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 23.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 06.06. 15:00 - 16:30 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 13.06. 15:00 - 16:30 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 20.06. 15:00 - 16:30 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 27.06. 15:00 - 16:30 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
    Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Ziele:
Praxisnahe Vermittlung von fortgeschrittenen Methoden der angewandten Statistik, insbesondere verschiedenen Regressionsmodellen. Vermitteln eines Grundverständnisses für die statistische Modellierung. Durchführung von praxisorientierten Datenanalysen mittels R.

Inhalte:
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.
Studierende müssen in statistischer Software am eigenen Rechner programmieren.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Es gibt zwei Hausarbeiten: eine zum Thema 1 und eine zu den Themen 2 und 3. Die Bearbeitungszeit der Hausarbeiten ist 1 Woche. Die erste Hausarbeit wird am 25.04.2024 vergeben, die zweite am 13.06.2024.
Zusätzlich, wird es eine schriftliche Prüfung in Präsenz zu den theoretischen Inhalten am 27.06.2024 geben.

Die Verwendung von KI-Tools (z. B. ChatGPT) für die Produktion von Texten ist nur dann erlaubt, wenn diese von der Lehrveranstaltungsleitung ausdrücklich gefordert werden (z. B. für einzelne Arbeitsaufgaben).

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Die maximale Anzahl der Punkte:
40 Punkte Schriftliche Prüfung
30 Punkte Hausarbeit zum Thema 1
30 Punkte Hausarbeit zu den Themen 2 und 3
Die Note ermittelt sich nach dem Schema: 4 ab 50 Punkten, 3 ab 63 Punkten, 2 ab 75 Punkten, 1 ab 87 Punkten.

Prüfungsstoff

Inhalte der behandelten Themen.

Literatur

Dobson, A.J. (2001) An introduction to generalised linear models
Fahrmeir, L., Kneib, T., Lang, S. (2007) Regression: Modelle, Methoden und Anwednungen
Nelder, J.A, McCullagh, P. (1989) Generalised linear models

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mi 31.07.2024 11:25