TU Wien:Verallgemeinerte lineare Regressionsmodelle VU (Dutter)

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Daten[Bearbeiten]

Inhalt[Bearbeiten]

  • Regression und Korrelation im Univariaten und Multivariaten Bereich.
  • Varianzanalyse
  • Verallgemeinerte Regression (mit Modellen)
  • Anwendung von verschiedenen Modellen auf dichotome Daten

Ablauf[Bearbeiten]

Der Stoff wird von Prof. Dutter anhand des Skriptums vorgetragen und diskutiert. Weiters werden von den Teilnehmern gewisse Teile des Skriptums vorbereitet und dann präsentiert. Wie bei allen Vorträgen von Studenten gilt auch hier: Die Qualität des Vortrags ist sehr unterschiedlich. Man muss sich darauf einstellen, bei der Präsentation sehr oft von Prof. Dutter unterbrochen und zu inhaltlichen Details ausgefragt zu werden.

Zudem sind Übungsbeispiele in R zu lösen, die aber sehr einfach sind (Prof. Dutter erklärt in der Vorlesung Schritt für Schritt, was man machen muss) und sicherlich kein Problem darstellen, wenn man schon mal länger mit R gearbeitet hat, z. B. in Statistical Computing oder Explorative Datenanalyse und Visualisierung.

Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse[Bearbeiten]

Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie ist sehr zu empfehlen.

Vortrag[Bearbeiten]

Prof. Dutter (wer ihn nicht kennt) trägt in der üblichen (etwas wirren) Art vor. Er lässt sich auch häufig zu kleinen Geschichten hinreißen und meistens fehlt im Vortrag der rote Faden. Dafür ist er sehr nett, und da diese LVA nur von sehr wenigen Studenten besucht wird ist der Vortrag eher ein kooperatives Erarbeiten des Stoffes, als ein frontaler Vortrag.

Übungen[Bearbeiten]

Die Vorbereitung auf den eigenen Vortrag ist eher mühselig, da der Stoff teilweise sehr komplex zu verstehen und aufzubereiten ist. Einige Vorbereitungsunterlagen sich in Englisch, was die Vorbereitung nicht gerade einfacher macht.

Prüfung, Benotung[Bearbeiten]

Im SS 2010 war diese Vorlesung prüfungsimmanent, sprich es wurden die Vorträge und die Mitarbeit beurteilt.

Dauer der Zeugnisausstellung[Bearbeiten]

Nach der letzten Vorlesung wird das Zeugnis sofort ausgestellt.

Zeitaufwand[Bearbeiten]

Wöchentlich 1-2 Stunden für den Vortrag + ein paar Stunden Vorbereitung auf die eigenen Vorträge.

Unterlagen[Bearbeiten]

Das Kapitel Regression und Korrelation aus Prof. Dutters Statistik-Skriptum, sowie Teile aus dem Skriptum über Computerstatistik werden in der Vorlesung verwendet.

Tipps[Bearbeiten]

Verbesserungsvorschläge / Kritik[Bearbeiten]

noch offen