Veranstaltungsdetails

Regressionsmodelle für Quer- und Längsschnittdaten (VSD)

Kurs-Nr.: 080383 | Zeit: Mo 10-12 | Raum: GD E2/208 | Semester: SoSe 2020

Jeworutzki

Aktuelle Änderungen

Im Seminar werden moderne Methoden der Regression, die Arbeit mit realen Datensätzen und die rechentechnische Umsetzung der Modelle mit R im Rahmen einer gemeinsamen Projektarbeit behandelt.

Das Seminar fußt auf zwei Säulen:

  • Die erste Säule umfasst die eigenständige Vorbereitung einführender Lehrbuchtexte und die eigenständige Durchführung exemplarischer Analysen in R. Die Teilnehmenden werden dabei durch Screencasts, Codebeispiele und weitere Materialien unterstützt.
  • Die zweite Säule umfasst den kontinuierlichen Austausch zwischen den Studierenden sowie regelmäßige Webkonferenzen mit dem Lehrenden (während der angekündigten Veranstaltungszeit), in denen praktische Fragen besprochen und die Ergebnisse der Analysen diskutiert werden können.

Die eingesetzte Statistiksoftware R und RStudio Desktop sind kostenlos und für alle PC-Betriebssysteme verfügbar.

BItte melden Sie sich im Moodle-Kurs zur Veranstaltung an.

Beschreibung:
Die Veranstaltung vermittelt moderne Methoden der Regression. Dabei werden die Arbeit mit realen Datensätzen und die rechentechnische Umsetzung der Modelle mit R im Vordergrund stehen. Daher werden fehlende Werte, Verfahren der Modelldiagnostik und die (grafische) Darstellung von Ergebnissen in allen Modellklassen behandelt. Neben Regressionsverfahren für Querschnittdaten werden auch grundlegende Verfahren für Längsschnittdaten vorgestellt.
1. Einführung in die Bedienung von R
2. Bedingte Verteilungen und lokale Regressionsverfahren
3. Parametrische Regressionsverfahren
4.Lineare Regression – Modellannahmen und Herleitung – Interaktionseffekte und Variablentransformation – Darstellung und Interpretation – Diagnostik und Inferenzstatistik
5. Generalisierte Lineare Modelle – Grundlagen generalisierter linearer Modelle – Darstellung und Interpretation – Diagnostik (Pseudo-R2 und ROC Kurven)
6. Regressionsmodelle für Verweildauern und Panelregression
7. Ausblick auf weitere fortgeschrittene Verfahren

Voraussetzungen für Studiennachweise / Modulprüfungen:
Studiennachweise können durch aktive Teilnahme und das Bearbeiten von Übungsaufgaben erworben werden. Die Modulprüfung umfasst zusätzlich eine Hausarbeit

Voraussetzungen:
Anmeldung über CampusOffice ab dem 01.03.2020.
Wünschenswert, aber nicht Bedingung, ist die vorherige Teilnahme an einem R Einführungskurs. Eine eintägige R-Einführung findet am 01.04.2020 statt.
Mehr Informationen auf methodenzentrum.rub.de.

Literaturhinweise:
Faraway (2005): Linear models with R, Chapman & Hall.
Faraway (2006): Extending Linear Models with R, Chapman & Hall.
Menard (1995): Applied Logistic Regression Analysis, Sage.
Fox (1991): Regression Diagnostics, Sage.
Blossfeld; Rohwer; Golsch (2007): Event History Analysis with Stata, Lawrence Erlbaum.