Lineare Regressionen in R


Inhalt

Die lineare Regression ist eine flexible Methode, um komplexe Beziehungen zwischen Prognose- und Prädiktorvariablen zu modellieren und zu beschreiben.

Im Workshop wird ein Einblick in die theoretischen Grundlagen und praktische Umsetzung linearer Regressionen in der freien Software R gegeben. Insbesondere werden die Aspekte der Formulierung, Schätzung und Interpretation von Modellen sowie der Prüfung von Voraussetzungen (z.B. Linearität, Heteroskedastizität, u.ä.) behandelt. Letzterer Aspekt ist bedeutsam, da bei der linearen Regression von einigen Voraussetzungen ausgegangen wird, deren Fehlen oder Verletzung zu Schwierigkeiten bei der Schätzung von Ergebnissen führen können. Außerdem werden komplexere Modellspezifikation (z.B. Interaktionen oder Variablentransformation zur Modellierung nicht-linearer Zusammenhänge) vorgestellt und ein kurzer Ausblick auf fortgeschrittene Modelltypen gegeben.

Der Workshop setzt Vorkenntnisse in der Bedienung von R voraus, sodass ein vorheriger Besuch der Workshops „Einführung in R“ und „Datenanalyse in R“ für Einsteiger empfohlen, aber nicht vorausgesetzt wird.

ZIELGRUPPE

Bachelor- und Master-Studierende aller Studiengänge; eine Zulassung von Promovierenden, Mitarbeitern oder externen Personen ist nicht möglich.

Leitung

Daniel Weller

Termine

  • 06.12.2019

    Beginn: 09:00 Uhr, Ende: 15:00 Uhr

    GD E2/208

Anmeldung

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