Regressionsmodelle in Stata


Inhalt

Die lineare Regression ist ein flexibles und populäres Verfahren zur Analyse von Daten, welches erlaubt die komplexen Beziehungen zwischen Prognose- und Prädiktorvariablen zu betrachten und auszuwerten. Dabei ist das Verfahren in der Lage nicht-lineare Beziehungen durch Transformationen von Variablen zu modellieren oder komplexe Effekte (z.B. Interaktionen, Clusterung von Objekten) zu berücksichtigen. Allerdings geht die lineare Regression 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 Regressionen in Stata. 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 Stata vorausgesetzt. Ein vorheriger Besuch der Workshops Einführung in Stata und Datenanalyse in Stata ist empfehlenswert, jedoch nicht verpflichtend.

Zielgruppe

Fortgeschrittene Bachelor- und Master-Studierende aus allen Studiengängen; eine Zulassung von Promovierenden und Mitarbeitern ist lediglich bei freien Restplätzen möglich.

Leitung

Daniel Weller

Termine

  • 21.06.2019

    GD E2/208

Anmeldung