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312419 Überlebensanalyse und Risikovorhersage (V) (WiSe 2020/2021)

Kurzkommentar

Die Veranstaltung findet ggfs. als distance learning statt.

Inhalt, Kommentar

Die Veranstaltung „Überlebenszeitanalysen und Risikoprädiktion“ vermittelt den grundlegenden Umgang mit Zeit-​Event-Datensätzen und erweitert das Repertoire von Analysemethoden und -​modellen der Überlebenszeitanalyse (z.B. Cox proportional hazard und Kaplan-​Meier). Zudem wird die Risikoprädiktion im Zentrum der Veranstaltung stehen und den Regressionsbegriff weiter ausbauen. Hierbei soll insbesondere der Umgang mit dem n«k-​Problem geübt werden. Weitere Komponenten wie die Regularisierung und (Kreuz-​)Validierung der generierten Modelle, die nicht nur in der wissenschaftlichen Praxis auf einer täglichen Basis verwendet werden, werden in der Veranstaltung genauer erläutert und erprobt.
Anhand von Beispielen aus Wissenschaft und Wirtschaft sollen gängige Stolperfallen und ihre Lösungsmöglichkeiten visualisiert und begreiflich gemacht werden.
Die Theorie der so erlernten Methoden wird mittels eines Exkurses in die Programmiersprache R unterfüttert und über einen Ausflug in die Bayesianische Statistik kontextualisiert.

Weitere Informationen können im Syllabus nachgelesen werden, der auf der externen Kommentarseite verfügbar ist. Die Veranstaltung findet grundsätzlich synchron/live (zu den angegeben Zeiten im ekvv) als digitale Vorlesung statt.

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Teilnehmer der Veranstaltung sollten eingeschriebene Master-Studierende der Universität Bielefeld sein. Ein Bachelor-Abschluss in einer mathematischen/statistischen Disziplin ist förderlich. Sicherer Umgang mit Datensätzen/-formaten sowie Interesse an Modellierung von umweltwissenschaftlichen, biomedizinischen und/oder wirtschaftswissenschaftlichen Zusammenhängen ist von Vorteil. Kenntnisse der Programmierung in einer der statistischen Programmiersprachen (wozu SPSS nicht gehört) wie zum Beispiel R sind hilfreich. Ein Grundverständnis von Regressionsmodellen wird vorausgesetzt.

Literaturangaben

Klein, John P. (2003). Survival analysis. Statistics for biology and health (2. ed.). New York [u.a.]: Springer.
Selvin, Steve. (2008). Survival analysis for epidemiologic and medical research. Practical guides to biostatistics and epidemiology. Cambridge [u.a.]: Cambridge Univ. Press.
Moore, Dirk F. (2016). Applied Survival Analysis Using R. Use R! Cham: Springer International Publishing.

Externe Kommentarseite

https://www.uni-bielefeld.de/fakultaeten/wirtschaftswissenschaften/lehrbereiche/datascience/teaching/surv19/

Lehrende

Termine (Kalendersicht )

Rhythmus Tag Uhrzeit Format / Ort Zeitraum  
wöchentlich Fr 10-12 ONLINE   02.11.2020-12.02.2021

Klausuren

  • Keine gefunden

Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
31-M-ASM1 Advanced Statistical Methods I Veranstaltungen aus dem Bereich Statistik und/oder in (einem) methodisch verbundenen Gebiet(en) (I.) 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-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 Management; Electives    
Economics and Management (BiGSEM) / Promotion Economics; Field Courses    
Economics and Management (BiGSEM) / Promotion Finance; Field Courses    
Studieren ab 50    
Konkretisierung der Anforderungen

Die Prüfungsleistung richtet sich nach der individuellen Modulzuordnung, wird aber gemeinhin als mündliche (eventuell digitale) (Teil-)Prüfung abgelegt.

Lernraum
Teilnehmer*innen
Automatischer E-Mailverteiler der Veranstaltung
Änderungen/Aktualität der Veranstaltungsdaten
Sonstiges