Stud.IP Uni Oldenburg
Universität Oldenburg
22.11.2019 03:35:08
mat830 - Lineare Modelle/Regression (Vollständige Modulbeschreibung)
Originalfassung Englisch PDF Download
Modulbezeichnung Lineare Modelle/Regression
Modulcode mat830
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
- Erwerb direkt berufsbezogener inhaltlicher und prozessorientierter Kompetenzen

- Die Studierenden lernen grundlegende Konzepte für lineare Modelle kennen, können diese auf verschiedene statistische Fragen anwenden, die zugrundeliegenden Annahmen kritisch überprüfen oder geeignete Korrekturverfahren anwenden.

- Querverbindungen: mat839, mat843, mat835, maschinelles Lernen
Modulinhalte
Lineare Einfachregression, multiple Regression, Kleinste-Quadrate-Schätzung, Eigenschaften des KQ-Schätzers, Modellierung kategorialer und metrischer Einflussgrößen, Modelldiagnose, Modellwahl, Variablenselektion, allgemeine lineare Modelle, generalisierte lineare Modelle
Literaturempfehlungen
Fahrmeir, Kneib & Lang (2009): Regression - Modelle, Methoden und Anwendungen, Springer.
Rawlings, Pantula & Dickey (1998). Applied Regression Analysis: A Research Tool, Springer Verlag.
Schmidt, Trenkler (2006). Einführung in die moderne Matrix-Algebra, Springer Verlag.
Ligges (2008). Programmieren mit R, Springer Verlag.
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)