In this course we address causal inference and generalized linear multilevel models from a simple Bayesian perspective. The core material ranges from the basics of regression to advanced multilevel models. It also presents measurement error, missing data, and Gaussian process models.
It is expected that participants are familiar with basic statistics (e.g. regression).
McElreath, Richard. Statistical rethinking: A Bayesian course with examples in R and Stan. Chapman and Hall/CRC, 2020.
Rhythmus | Tag | Uhrzeit | Format / Ort | Zeitraum |
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Modul | Veranstaltung | Leistungen | |
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31-SW-AKStat Ausgewählte Kapitel der Statistik | Veranstaltung aus dem Bereich Statistik oder einem methodisch verbundenen Gebiet 4 LP | benotete Prüfungsleistung
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Studieninformation |
Veranstaltung aus dem Bereich Statistik oder einem methodisch verbundenen Gebiet 4 LP | benotete Prüfungsleistung
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Studieninformation | |
31-SW-StaFo Forschung in der Statistik | Reading Course | benotete Prüfungsleistung
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Studieninformation |
Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.
Studiengang/-angebot | Gültigkeit | Variante | Untergliederung | Status | Sem. | LP | |
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Economics and Management (BiGSEM) / Promotion | Economics; Prerequisites | 4 |
Zu dieser Veranstaltung existiert ein Lernraum im E-Learning System. Lehrende können dort Materialien zu dieser Lehrveranstaltung bereitstellen: