Veranstaltungsdetails

Diagnostiken für Regressionsmodelle (AMS, Teil I / II) (AMS)

Kurs-Nr.: 080392 | Zeit: Blocktermin | Raum: GD 2/208 CIP-Pool | Semester: SoSe 2019

Pötter

Termine

Sa (25.05.2019), 10:00 bis 17:00, GD 2/208 CIP-Pool
So (26.05.2019), 10:00 bis 17:00, GD 2/208 CIP-Pool
Sa (29.06.2019), 10:00 bis 17:00, GD 2/208 CIP-Pool
So (30.06.2019), 10:00 bis 17:00, GD 2/208 CIP-Pool

Vorraussetzungen
Kenntnisse in R.

Anmeldung über CampusOffice ab dem 25.02.2019.

Kommentar
Lineare Regressionsverfahren gehören zu den wichtigsten Bausteinen statistischer Analysen. Allerdings können Ergebnisse durch Ausreißer und ungewöhnliche Datenkonstellationen sehr stark beeinflusst werden. Deshalb sind u.a. robuste Verfahren entwickelt worden, die die Einflüsse ungewöhnlicher Daten beschränken. In diesem Seminar soll aber ein etwas anderer Ansatzpunkt verfolgt werden: Wie kann man in Ergänzung zu den klassischen Regressionsverfahren Methoden entwickeln, die es erlauben, die Auswirkungen ungewöhnlicher Datenkonstellationen auf die Regressionsergebnisse numerisch abzuschätzen?

Dazu werden zunächst die wichtigsten Bausteine der Regressionsdiagnostik am Beispiel der einfachen linearen Regression eingeführt. Dann werden Varianten auch für allgemeinere Regressionsverfahren eingeführt und deren Anwendungen am Rechner ausprobiert.
Voraussetzungen für Studiennachweise / Modulprüfungen
Übungen am Rechner (Studiennachweis) bzw. Bearbeitung von Übungsaufgaben (Modulprüfung).
Literatur
Literatur wird zu Beginn des Seminars bereit gestellt.