Regressionsmodelle in R


Inhalt

Regressionen sind flexible und populäre Verfahren zur Analyse von Daten, welche erlauben die komplexen Beziehungen zwischen Prognose- und Prädiktorvariablen zu betrachten und auszuwerten. Dabei sind diese Verfahren in der Lage vielfältige Typen von Beziehungen durch Transformationen von Variablen zu modellieren oder komplexe Effekte (z.B. Interaktionen, Clusterung von Objekten) zu berücksichtigen. Allerdings gehen sie dabei von speziellen Annahmen und Voraussetzungen aus, deren Fehlen oder Verletzung zu Schwierigkeiten bei der Schätzung von Modellen führen kann.

Der Workshop bietet einen Einblick in die Theorie und praktische Umsetzung linearer und nicht-linearer Regressionen in R. Insbesondere werden die Aspekte der Formulierung und Schätzung von Modellen, Interpretation von Modellen sowie die Prüfung von Modellprämissen (z.B. Linearität, Heteroskedastizität, u.ä.) behandelt. Darüber hinaus wird die Integration komplexer Effekte (z.B. Interaktionen) besprochen sowie ein Ausblick auf fortgeschrittene Regressionsmodelle (z.B. robuste Regression) gegeben.

Im Workshop werden grundlegende Kenntnisse in der Bedienung von R vorausgesetzt. Ein vorheriger Besuch der Workshops "Einführung in R" und "Datenanalyse in R" ist empfehlenswert, jedoch nicht verpflichtend.

Zielgruppe

Fortgeschrittene Bachelor- und Master-Studierende aus allen Studiengängen sowie Promovierende.

Anmeldung

Zur Anmeldung folgen Sie bitte diesem eCampus-Link.

Leitung

Daniel Weller

Termine

  • 11.06.2021

    Beginn: 08:30 Uhr, Ende: 12:30 Uhr

    Online-Session