Veranstaltungsdetails
Regressionsmodelle für Quer- und Längsschnittdaten (VSD, Teil I) (VSD)
Kurs-Nr.: 080390 | Zeit: Do 14-16 | Raum: FNO 02/074 | Semester: SoSe 2018
Vorraussetzungen
Wünschenswert, aber nicht Bedingung, ist die vorherige Teilnahme an einem R Einführungskurs.
Beschreibung
Die Veranstaltung vermittelt moderne Methoden der Regression. Dabei wird 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.
- Einführung in die Bedienung von R
- Bedingte Verteilungen und lokale Regressionsverfahren
- Parametrische Regressionsverfahren
- Lineare Regression
- Modellannahmen und Herleitung
- Interaktionseffekte und Variablentransformation
- Darstellung und Interpretation
- Diagnostik und Inferenzstatistik
- Generalisierte Lineare Modelle
- Grundlagen generalisierter linearer Modelle
- Darstellung und Interpretation
- Diagnostik (Pseudo-R2 und ROC Kurven)
- Lineare Regression
- Regressionsmodelle für Verweildauern
- Ausblick auf weitere fortgeschrittene Verfahren
Voraussetzungen für Studiennachweise / Modulprüfungen
Modulprüfungen und Studiennachweise können durch aktive Teilnahme, dem
Bearbeiten von Übungsaufgaben und einer Hausarbeit erworben werden.
Literatur
- 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.