Statistische Modellierung (Bachelor)
- Dozent/in
- Prof. Dr. Timo Schmid
- Angaben
- Vorlesung
Rein Präsenz 2 SWS, Unterrichtssprache Deutsch, Eine Anmeldung zur Lehrveranstaltung in FlexNow (unter dem Reiter Lehrveranstaltungen!) ist ab Montag, 27.03. (10:00 Uhr) bis spätestens Mittwoch, 12.04. (23:59 Uhr), unbedingt erforderlich! Bei Anmeldeproblemen schreiben Sie bitte eine E-Mail an support.statmath@uni-bamberg.de. Am Donnerstag, den 13.04., erhalten Sie eine E-Mail mit dem Einschreibeschlüssel für den Virtuellen Campus (VC-Kurs).
Zeit und Ort: Mo 14:00 - 16:00, FMA/01.20
- Inhalt
- Lernziele:
Die Teilnehmer/-innen von „Statistischer Modellierung“ werden mit den Grundprinzipien der genera-
lisierten Regressionsmodelle vertraut gemacht. Ein besonderer Fokus liegt auf der Analyse von metri-
schen und binären Variablen (Logit-Modelle). Die Teilnehmer/-innen werden in die Lage versetzt,
diese Regressionstechniken anhand von empirischen Daten mit statistischer Software (R-Studio)
selbständig anzuwenden und sicher zu interpretieren.
Veranstaltungsbeschreibung:
Die Veranstaltung „Statistische Modellierung“ beschäftigt sich mit der Analyse von Daten durch Re-
gressionsmodelle. Als Ausgangspunkt werden zuerst lineare Regressionsmodelle für metrische Vari-
ablen (z.B. Miete oder Einkommen) intensiv diskutiert und verschiedene Modellierungsoptionen (z.B.
Dummy-Variablen oder Transformationen) vorgestellt. Anschließend werden die wichtigsten Modelle
bei der Analyse binarärer (z.B. Arbeitslos ja/nein), nominaler (z.B. höchster Schulabschluss) bzw.
ganzzahliger Merkmale behandelt. Weiterhin wird die Analyse allgemeiner Abhängigkeitsmuster
diskutiert. Die Studierenden erlernen die entsprechenden Methoden und werden in die Lage ver-
setzt, Ergebnisse, die auf diesen Verfahren beruhen, sinnvoll zu interpretieren. Im Übungsteil wird
die Benutzung von entsprechender Software (R-Studio) erlernt und die erhaltenen Ergebnisse wer-
den anhand von Beispielen interpretiert.
- Englischsprachige Informationen:
- Title:
- Statistical Modelling
- Credits: 6
- Institution: Lehrstuhl für Statistik und Ökonometrie
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