mat830 - Linear Models / Regression
| Module label | Linear Models / Regression |
| Module code | mat830 |
| Credit points | 6.0 KP |
| Institute directory | Department of Mathematics |
| Applicability of the module |
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| Responsible persons |
Christiansen, Marcus (Module responsibility)
May, Angelika (Module responsibility)
Ruckdeschel, Peter (Module responsibility)
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| Prerequisites | |
| Skills to be acquired in this module | - 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 |
| 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 |
| Reader's advisory | 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 |
| Modullevel / module level | MM (Mastermodul / Master module) |
| Modulart / typ of module | Wahlpflicht / Elective |
| Lehr-/Lernform / Teaching/Learning method | |
| Vorkenntnisse / Previous knowledge | Stochastik I, Statistik I, Statistik II |
| Course type | Comment | SWS | Frequency | Workload of compulsory attendance |
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| Lecture | 3.00 | -- | 0 | |
| Exercises | 1.00 | -- | 0 | |
| Total time of attendance for the module | 0 h | |||
| Examination | Time of examination | Type of examination |
|---|---|---|
| Final exam of module | nach Ende der Vorlesungszeit |
KL |