312503 Generalisierte Lineare Modelle (V) (WiSe 2012/2013)

Die Vorlesung liefert eine Einführung in die Generalisierten Linearen Modelle (Generalized Linear Models). Diese Modelle basieren auf dem Ansatz zur Lösung regressionsanalytischer Problemstellungen, der neben normalverteilten Zielvariablen verschiedene Formen nicht-normalverteilter Zielvariablen zuläßt. Nach kurzer Zusammenfassung der multiplen linearen Regressionsmodelle, wird die Familie der Generalisierten Linearen Modelle mit zugehöriger Schätz- und Testtheorie eingeführt. Binomial-, Poisson- und andere wichtige Regressionsmodelle werden im Detail betrachtet und mit dem Softwarepaket R illustriert.

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Voraussetzung sind Grundkenntnisse im Bereich linearer Modelle. Erfahrung mit der Statistiksoftware R ist wünschenswert, jedoch nicht Bedingung. Grundkenntnisse in diesem Bereich können im Laufe der Veranstaltung erworben werden.

Literaturangaben

• Fahrmeir, L.; Kneib, T. und Lang, S. (2007): Regression
• Dobson, A. J. und Barnett, A. G. (2002): An Introduction to Generalized Linear Models
• Caspary, W., Wichmann, K. (1994): Lineare Modelle
• Tutz, G. (2000): Die Analyse kategorialer Daten
• Ligges, U. (2008): Programmieren mit R

Externe Kommentarseite

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