Seminar zur Statistik (Master) SS 2015
Thema: Generalisierte Regressionsmodelle
Allgemein beschäftigt sich die Regressionsanalyse damit, die Eigenschaften einer Zielvariablen y in Abhängigkeit von Regressoren x1,…,xk zu beschreiben, wobei hier angenommen wird, dass diese funktionale Beziehung nicht exakt beobachtet, sondern durch einen zufälligen Fehler gestört wird. Somit ist die Zielvariable eine Zufallsvariable, deren Verteilung sowohl von den Regressoren als auch einem zufälligen Störterm abhängt.
Ein Hauptziel der Regressionsanalyse besteht darin, den Einfluss der Regressoren auf den Erwartungswert der Zielvariablen zu untersuchen, so dass sich ganz allgemein folgendes Modell ergibt: y=f(x1,...,xk)+e, wobei der zentrierte Fehler e eine nicht von den Regressoren erklärte Abweichung vom Erwartungswert darstellt. Statistisch sind wir nun daran interessiert, die Regressionsfunktion f aus gegebenen Daten (y(i),x1(i),…xk(i)), i=1,…n, zu schätzen.
Ausgehend von der linearen Regressionsanalyse mit f(x1,…xk)=a0+a1x1+⋯+akxk, die einige bereits in Ansätzen aus einführenden Veranstaltungen kennen dürften, werden wir auch nichtlineare Modelle insbesondere verallgemeinerte lineare Modelle besprechen.
Dozenten
| Dozentin | Prof. Dr. Claudia Kirch Sprechstunde: nach Vereinbarung Zimmer G18-422 E-Mail: claudia.kirch@ovgu.de |
Hörerkreis
Mathematik (Bachelor, Master)
Statistik (Master)
Zeit und Ort
| Seminar: | Mittwoch | 17-19 | G05-209 | Kirch |