Nomen est Omen, die Vorlesung bringt eine detaillierte Besprechung von generalisierten linearen Modellen ausgehend von einer eingehenden Wiederholung der multiplen linearen Regressionsmodelle. Generalisierte lineare Modelle erweitern lineare Modelle auf abhängige Variable, die nicht intervallskaliert sind sondern
+ Alternativverteilt, binär
+ Zählvariable
+ multinomial (geordnet oder ungeordnet).
Die Modelle werden jeweils detailliert besprochen inklusive unterschiedlicher Schätz- und Diagnostechniken.
Grundkenntnisse in Statistik und Ökonometrie von Vorteil, Grundlagen in der linearen Regressionsanalyse notwendig. In den ersten Vorlesungen werden wir die Grundlagen auffrischen.
Fahrmeir, Kneib, Lang: Regression: Modelle, Methoden und Anwendungen. Zweite Auflage. Springer, 2009.
| Frequency | Weekday | Time | Format / Place | Period |
|---|
| Module | Course | Requirements | |
|---|---|---|---|
| 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.) | Student information | |
| 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.) | Student information |
The binding module descriptions contain further information, including specifications on the "types of assignments" students need to complete. In cases where a module description mentions more than one kind of assignment, the respective member of the teaching staff will decide which task(s) they assign the students.
| Degree programme/academic programme | Validity | Variant | Subdivision | Status | Semester | LP | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Statistische Wissenschaften / Master | (Enrollment until SoSe 2014) | SW4 | 3. | 4 | |||
| Statistische Wissenschaften / Master | (Enrollment until SoSe 2014) | SW7 | 1. 2. | 3 | |||
| Studieren ab 50 |
Wesentliche Grundlagen aus den Statistik Veranstaltungen im Bachelor WiWi oder Besuch einer der Veranstaltungen:
+ Einführung Ökonometrie
+ Einführung Mikroökonometrie
+ Methoden der Ökonometrie