312.232 (18W) Generalized Linear Models
Überblick
- Lehrende/r
- LV-Titel englisch Generalized Linear Models
- LV-Art Vorlesung
- Semesterstunde/n 2.0
- ECTS-Anrechnungspunkte 4.0
- Anmeldungen 7
- Organisationseinheit
- Unterrichtssprache Englisch
- LV-Beginn 04.10.2018
- eLearning zum Moodle-Kurs
Zeit und Ort
LV-Beschreibung
Intendierte Lernergebnisse
Selbstständige Auswahl und Auswertung von GLMs.
Selbstständige Interpretation der Ergebnisse.
Selbstständige Implementierung von GLMs in R.
Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools
Vortrag an Tafel + Übungen im R.
Inhalt/e
0. Einführung
1. Erweiterungen Multiple Lineare Regression
2. Binäre Regression
3. Modelle für positive diskrete/stetige Responses
4. Regularisierung für GLMs und Bayes'sche GLMs
5. Modelle für kategoriale Daten
Erwartete Vorkenntnisse
Grundlagen Lineare Modelle, Multivariate Statistik und R.
Literatur
- L. Fahrmeier et.al.: Regression: Models, Methods and Applications, Springer, Berlin Heidelberg, 2013.
- G. Tutz: Regression for Categorical Data, Cambridge Univ. Press, New York, 2012.
- C.E. McCulloch et.al.: Generalized, Linear, and Mixed Models, John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, 2008.
Intendierte Lernergebnisse
Autonomous selection and computation of GLMs.
Autonomous interpretation of GLM inference results.
Autonomous implementation and usage of GLMs in R.
Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools
Oral presentation + blackboard + exercises in R.
Inhalt/e
0. Introduction
1. Linear model extensions/generalizations
2. Binary regression
3. Regression for positive response variables
4. Regularized GLMs and Bayesian GLMs
5. Multinomial regression
Erwartete Vorkenntnisse
Basics of linear models, multivariate statistics and R.
Literatur
- L. Fahrmeier et.al.: Regression: Models, Methods and Applications, Springer, Berlin Heidelberg, 2013.
- G. Tutz: Regression for Categorical Data, Cambridge Univ. Press, New York, 2012.
- C.E. McCulloch et.al.: Generalized, Linear, and Mixed Models, John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, 2008.
Prüfungsinformationen
Prüfungsmethode/n
Mündliche Prüfung, ca. 45 min
Prüfungsinhalt/e
Inhalt der VO + Übungen.
Prüfungsmethode/n
Oral exam
Prüfungsinhalt/e
Content of lecture/exercises.
Beurteilungsschema
Note BenotungsschemaPosition im Curriculum
- Doktoratsprogramm Modeling-Analysis-Optimization of discrete, continuous and stochastic systems
(SKZ: ---, Version: 16W.1)
-
Fach: Modeling-Analysis-Optimization of discrete, continuous and stochastic systems
(Pflichtfach)
-
Modeling-Analysis - Optimization of discrete, continuous and stochastic systems (
0.0h XX / 0.0 ECTS)
- 312.232 Generalized Linear Models (2.0h VO / 4.0 ECTS)
-
Modeling-Analysis - Optimization of discrete, continuous and stochastic systems (
0.0h XX / 0.0 ECTS)
-
Fach: Modeling-Analysis-Optimization of discrete, continuous and stochastic systems
(Pflichtfach)
- Masterstudium Mathematics
(SKZ: 401, Version: 18W.1)
-
Fach: Applied Statistics
(Wahlfach)
-
5.4 Generalized Linear Models (
2.0h VO / 4.0 ECTS)
- 312.232 Generalized Linear Models (2.0h VO / 4.0 ECTS)
-
5.4 Generalized Linear Models (
2.0h VO / 4.0 ECTS)
-
Fach: Applied Statistics
(Wahlfach)
- Masterstudium Mathematics
(SKZ: 401, Version: 18W.1)
-
Fach: Applied Mathematics
(Wahlfach)
-
Lehrveranstaltungen aus den Vertiefungsfächern (
0.0h XX / 12.0 ECTS)
- 312.232 Generalized Linear Models (2.0h VO / 4.0 ECTS)
-
Lehrveranstaltungen aus den Vertiefungsfächern (
0.0h XX / 12.0 ECTS)
-
Fach: Applied Mathematics
(Wahlfach)
- Masterstudium Technische Mathematik
(SKZ: 401, Version: 13W.1)
-
Fach: Angewandte Statistik
(Wahlfach)
-
Generalisierte Lineare Modelle (
3.0h VU / 6.0 ECTS)
- 312.232 Generalized Linear Models (2.0h VO / 4.0 ECTS)
-
Generalisierte Lineare Modelle (
3.0h VU / 6.0 ECTS)
-
Fach: Angewandte Statistik
(Wahlfach)
- Doktoratsstudium Doktoratsstudium der Technischen Wissenschaften
(SKZ: 786, Version: 12W.4)
-
Fach: Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums
(Pflichtfach)
-
Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums (
16.0h XX / 32.0 ECTS)
- 312.232 Generalized Linear Models (2.0h VO / 4.0 ECTS)
-
Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums (
16.0h XX / 32.0 ECTS)
-
Fach: Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums
(Pflichtfach)
Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung
-
Wintersemester 2020/21
- 312.232 VO Generalized Linear Models (2.0h / 4.0ECTS)