Statistik 2
Vorlesung im SS 17

Dr. Michael Messer

Die Veranstaltung schließt an die Vorlesung Statistik 1 an. Geplant ist, das charmante lineare Modell rund um die Normalverteilung weiter zu beleuchten und klassische Spezialfälle wie die multivariate Regression, die Kovarianzanalyse etc. kennen zu lernen. Im Anschluss wollen wir jene ''Student'sche Welt'' auf der Metaebene der generalisierten linearen Modelle verstehen. Letztere bieten insbesondere Möglichkeiten zum Umgang mit diskreten Datentypen. Prominente Kandidaten sind dabei z.B. die logistische- sowie die Poisson-Regression oder aber auch das multinomiale Logit Modell.

Wann und wo: Do. 10 - 12 Uhr, Raum 711 klein

Scheinkriterien: bestandene Abschlussprüfung

Abschlussprüfungen: am 13.10.17, vorläufiger Terminplan

Übung: Di. 12 - 14h, Raum 901
Extratutorium am Fr. 14.7. von 13-14h in Raum 404.

Der Übungsbetrieb findet 14-tägig statt - beginnend in der zweiten Vorlesungswoche.
Ziel der Übungen ist es, die in der Vorlesung erlernten Kenntnisse zu festigen und auf Daten anzuwenden. Die Übungsblätter setzen sich aus theoretischen und praktischen R-Aufgaben zusammen.

Vorlesungsmaterialien:

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Vorlesung 1 - 11