LFU:online

Vertiefende Kenntnisse im Bereich der Analyse und Modellierung von komplexen Daten unter Verwendung moderner semiparametrischen Verfahren. Fähigkeit zur selbständigen Erarbeitung von statistischen Problemstellungen anhand anwendungsbezogener Fragestellungen, Umsetzung in statistischer Software und Kommunikation der Ergebnisse.

Smoothing, Additive Models, Additive Models for Location Scale and Shape, Quantile Regression, Bayesian Models, Mixed Models.

Vortrag der Lehrveranstaltungsfolien durch Lehrveranstaltungsleiter/in, Diskussion von Fallstudien (VO). Erarbeitung und Praesentation von Uebungsaufgaben und Fallstudien durch Teilnehmerer/innen, Diskussion (SE).

Aufgaben, praktische Fallstudien, Präsentationen (SE) und schriftliche Gesamtprüfung.

Primary reference: Fahrmeir L, Kneib T, Lang S (2009). Regression – Modelle, Methoden und Anwendungen. 2nd edition. Berlin: Springer-Verlag. Further references: Ruppert D, Wand MP, Carrol RJ (2003). Semiparametric Regression. New York: Cambridge University Press. Wood SN (2006). Generalized Additive Models: An Introduction with R. Chapman & Hall/CRC.