312503 Generalisierte Lineare Modelle (V) (WiSe 2023/2024)

Inhalt, Kommentar

Welcome to the lecture "Generalised linear models (GLMs)"!

GLMs generalise linear models by allowing for various types of data (e.g., non-normal data) and flexible forms of the linear predictor. We will discuss various aspects of GLMs, including their formulation, model fitting, model selection, and model checking. In addition, we will cover various extensions of GLMs, including generalised linear mixed models (GLMMs), generalised additive models (GAMs), and GAMs for location, scale, and shape (GAMLSS).

The first session will be on Wednesday, October 18, from 4:15 to 5:45 p.m. in H10. The lecture consists of the following 10 chapters:

- Chapter 1: Introduction and motivation (October 18, 2023).
- Chapter 2: Revision of (standard) linear models (LMs) (October 25, 2023).
- Chapter 3: Non-normal data and the exponential family of distributions (November 8, 2023).
- Chapter 4: Formulation of GLMs (November 15, 2023).
- Chapter 5: Parameter estimation and statistical inference (November 22 and 29, 2023).
- Chapter 6: Model selection and model checking (December 6 and 20, 2023).
- Chapter 7: Extensions: generalised linear mixed models (GLMMs) (January 10, 2024).
- Chapter 8: Extensions: generalised additive models (GAMs) (January 17, 2024).
- Chapter 9: Extensions: GAMs for location, scale, and shape (GAMLSS) (January 24, 2024).
- Chapter 10: Summary and outlook (January 31, 2024).

Slides/exercise sheets will be uploaded to the Lernraum each Monday before the corresponding lecture/practical session.

Best wishes,

J.-Prof. Dr. Timo Adam

Lehrende

Termine ( Kalendersicht )

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Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
31-EM-3 Angewandte empirische Methoden Angewandte empirische Methoden Studieninformation
- benotete Prüfungsleistung Studieninformation
31-M-ASM1 Advanced Statistical Methods I Veranstaltungen aus dem Bereich Statistik und/oder in (einem) methodisch verbundenen Gebiet(en) (I.) Studieninformation
Veranstaltungen aus dem Bereich Statistik und/oder in (einem) methodisch verbundenen Gebiet(en) (II.) Studieninformation
31-M-ASM2 Advanced Statistical Methods II Veranstaltungen aus dem Bereich Statistik und/oder in (einem) methodisch verbundenen Gebiet(en) (I.) benotete Prüfungsleistung
Studieninformation
Veranstaltungen aus dem Bereich Statistik und/oder in (einem) methodisch verbundenen Gebiet(en) (II.) benotete Prüfungsleistung
Studieninformation
31-M-El1 Elective Courses 1 Gewählte Veranstaltungen aus dem Bereich "Spezialkenntnisse in ökonomischer Theorie und/oder quantitativen Methoden" 4 LP Studieninformation
31-M-El2 Elective Courses 2 Gewählte Veranstaltungen aus dem Bereich quantitativen Methoden 4 LP Studieninformation
31-MM15 Empirische Wirtschaftsforschung und Quantitative Methoden Veranstaltungen aus dem Bereich "Angewandte Ökonometrie" (bspw. Methoden der Ökonometrie, etc.) oder aus dem Bereich "Angewandte Statistik" (bspw. GLM, MVV, etc.) oder aus dem Bereich "DV-Technik" (bspw. A&D, Simulationstechniken, etc.) Studieninformation
31-MM15-WiMa Empirische Wirtschaftsforschung und Quantitative Methoden Veranstaltungen aus dem Bereich "Angewandte Ökonometrie" (bspw. Methoden der Ökonometrie etc.) oder aus dem Bereich "Angewandte Statistik" (bspw. GLM, MVV etc.) oder aus dem Bereich "DV-Technik" (bspw. A&D, Simulationstechniken etc.) Studieninformation
31-SW-AKStat Ausgewählte Kapitel der Statistik Veranstaltung aus dem Bereich Statistik oder einem methodisch verbundenen Gebiet 4 LP benotete Prüfungsleistung
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  
Economics and Management (BiGSEM) / Promotion Economics; Prerequisites   4  
Economics and Management (BiGSEM) / Promotion Data Science; Electives   4  
Studieren ab 50    

Keine Konkretisierungen vorhanden

Lernraum (E-Learning)

Zu dieser Veranstaltung existiert ein Lernraum im E-Learning System. Lehrende können dort Materialien zu dieser Lehrveranstaltung bereitstellen:

registrierte Anzahl: 81 (1)
Dies ist die Anzahl der Studierenden, die die Veranstaltung im Stundenplan gespeichert haben. In Klammern die Anzahl der über Gastaccounts angemeldeten Benutzer*innen.
Adresse:
WS2023_312503@ekvv.uni-bielefeld.de
Lehrende, ihre Sekretariate sowie für die Pflege der Veranstaltungsdaten zuständige Personen können über diese Adresse E-Mails an die Veranstaltungsteilnehmer*innen verschicken. WICHTIG: Sie müssen verschickte E-Mails jeweils freischalten. Warten Sie die Freischaltungs-E-Mail ab und folgen Sie den darin enthaltenen Hinweisen.
Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die Teilnehmer*innen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_425262490@ekvv.uni-bielefeld.de
Reichweite:
80 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
Hinweise:
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
E-Mailarchiv
Anzahl der Archiveinträge: 1
E-Mailarchiv öffnen
Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
Donnerstag, 14. September 2023 
Letzte Änderung Zeiten:
Donnerstag, 10. August 2023 
Letzte Änderung Räume:
Donnerstag, 10. August 2023 
Art(en) / SWS
V / 2
Sprache
Diese Veranstaltung wird komplett in englischer Sprache gehalten
Einrichtung
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Fragen oder Korrekturen?
Fragen oder Korrekturwünsche zu dieser Veranstaltung?
Planungshilfen
Terminüberschneidungen für diese Veranstaltung
Link auf diese Veranstaltung
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Der folgende Link verwendet die Veranstaltungs-ID und ist immer eindeutig:
https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=425262490
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ID
425262490