mat830 - Linear Models / Regression (Complete module description)

• 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

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

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.

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.

nach Ende der Vorlesungszeit

KL