mat830 - Linear Models / Regression (Complete module description)
Module label | Linear Models / Regression |
Modulkürzel | mat830 |
Credit points | 6.0 KP |
Workload | 180 h |
Institute directory | Department of Mathematics |
Verwendbarkeit des Moduls |
|
Zuständige Personen |
|
Prerequisites | |
Skills to be acquired in this module |
|
Module contents | 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 | |
Languages of instruction | German, English |
Duration (semesters) | 1 Semester |
Module frequency | regelmäßig (in Kooperation mit Universität Bremen) |
Module capacity | unlimited () |
Reference text | Studienschwerpunkt: C Dieses Modul wird regelmäßig in Bremen angeboten, und die Studierenden können im Rahmen des Kooperationsabkommens der Unis Oldenburg und Bremen die Veranstaltung dort belegen und in Oldenburg anrechnen. Im ZeSOB (Zentrum für Statistik in Bremen und Oldenburg) haben die Professoren aus der Statistik in Bremen und aus der Stochastik in Oldenburg ihre Aktivitäten gebündelt. In diesem Rahmen informieren wir die Studierenden regelmäßig zum Semesterende über die in Bremen im nächsten Semester angebotenen Masterveranstaltungen. |
Lehrveranstaltungsform | Comment | SWS | Frequency | Workload of compulsory attendance |
---|---|---|---|---|
Lecture | 3 | -- | 42 | |
Exercises | 1 | -- | 14 | |
Präsenzzeit Modul insgesamt | 56 h |
Examination | Prüfungszeiten | Type of examination |
---|---|---|
Final exam of module | nach Ende der Vorlesungszeit |
KL |