Stud.IP Uni Oldenburg
Universität Oldenburg
17.11.2019 20:44:00
mat835 - Generalisierte Regression (Vollständige Modulbeschreibung)
Originalfassung Englisch PDF Download
Modulbezeichnung Generalisierte Regression
Modulcode mat835
Kreditpunkte 6.0 KP
Workload 180 h
Fachbereich/Institut Institut für Mathematik
Verwendet in Studiengängen
  • Master Mathematik (Master) > Mastermodule
Ansprechpartner/-in
Modulverantwortung
Teilnahmevoraussetzungen
Kompetenzziele
- Systematische Vertiefung und Erweiterung der im Bachelorstudium erlangten Kenntnisse und Fähigkeiten zur Mathematik
- Kennenlernen vertiefter Anwendungen der Mathematik, auch exemplarisch mit Projektcharakter
- Beherrschen wichtiger Verfahren und Algorithmen
- Fähigkeit zur Anwendung durch Implementierung konkreter Probleme und durch Beherrschung der gängigen Software
- Abgrenzung zwischen dem spezifischen Teil einer Theorie und dem allgemeinen mathematischen Standard erkennen

- Die Studierenden erweitern ihre Kenntnisse zur Regressionsmodellierung und können komplexe Datenstrukturen analysieren.

- Querverbindungen: mat830, Statistik II (Modul an Universität Bremen)
Modulinhalte
generalisierte lineare Modelle für Exponentialfamilien, multivariate generalisierte lineare Modelle, multinomiale Modelle, ordinale Modelle, sequentielle Modelle, Modelle mit zufälligen Effekten, semiparametrische Regression, Quantilregression
Literaturempfehlungen
Fahrmeir, Kneib & Lang (2009): Regression - Modelle, Methoden und Anwendungen, Springer.
Fahrmeir & Tutz (2001): Multivariate Statistical Modelling Based on Generalized Linear Models, Springer.
Koenker (2005): Quantile Regression, Cambridge University Press.
Verbeke & Molenberghs (2009): Linear Mixed Models for Longitudinal Data, Springer.
Links
Unterrichtsprachen Deutsch, Englisch
Dauer in Semestern 1 Semester
Angebotsrhythmus Modul regelmäßig (in Kooperation mit Universität Bremen)
Aufnahmekapazität Modul unbegrenzt
Hinweise
Studienschwerpunkt: C
Modullevel MM (Mastermodul / Master module)
Modulart Wahlpflicht / Elective
Lern-/Lehrform / Type of program
Vorkenntnisse / Previous knowledge Stochastik I, Statistik I, Statistik II
Lehrveranstaltungsform Kommentar SWS Angebotsrhythmus Workload Präsenzzeit
Vorlesung 3.00 -- 42 h
Übung 1.00 -- 14 h
Präsenzzeit Modul insgesamt 56 h
Prüfung Prüfungszeiten Prüfungsform
Gesamtmodul
nach Ende der Vorlesungszeit
Klausur oder mündliche Prüfung oder Fachpraktische Übung (KMÜ)