851303 Vertiefung in statistische Methoden der Wildtierforschung


Art
Vorlesung und Übung
Semesterstunden
2
Vortragende/r (Mitwirkende/r)
Scharl-Hirsch, Theresa , Leisch, Friedrich , Hrobath, Bernhard
Organisation
Institut für Angewandte Statistik und EDV (IASC)
Angeboten im Semester
Wintersemester 2017/18
Unterrichts-/ Lehrsprachen
Deutsch

Lehrinhalt

Mehrdimensionale Zufallsvariablen und statistische Inferenz
Lineare Regressionsmodelle
Generalisierte lineare Modelle
Regression bei nichtlinearem Einfluss der Prädiktoren
Kontraste für kategorische Prädiktoren
Baumverfahren: Regressions- und Klassifikationsbäume, Random Forests
Hauptkomponentenanalyse
Clusteranalyse

Inhaltliche Voraussetzungen (erwartete Kenntnisse)

Grundkenntnisse der Statistik (etwa nach einer Einführungsvorlesung)

Lehrziel

Aus Statistik Grundvorlesungen ist die lineare Einfachregression bekannt: der Einfluss einer kontinuierlichen Prädiktorvariable x auf eine kontinuierliche Zielvariable y wird durch eine Gerade modelliert. Im Laufe des Semesters wird dieses sehr einfache Modell systematisch verallgemeinert, um es für realistische Probleme aus der Praxis verwenden zu können.

Der erste Schritt ist die Verwendung mehrerer Prädiktoren x1, x2, x3, etc, die sowohl kontinuierlich wie auch diskrete Faktoren sein können. Auch die Zielvariable y muß nicht unbedingt kontinuierlich sein, modelliert sie zwei Gruppen (z.B. Geschlecht), kann das sogenannte logistische Modell verwendet werden.

Alle Methoden werden an Datensätzen aus der Praxis vorgestellt und ihre Verwendung am Computer demonstriert. Die typischen Ausgaben von Statistik-Softwarepaketen sollen korrekt interpretiert werden können. Wichtigstes Ziel der Übung ist die selbständige Umsetzung der erlernten Verfahren in der Statistiksoftware R mit der graphischen Benutzeroberfläche R Commander.
Noch mehr Informationen zur Lehrveranstaltung, wie Termine oder Informationen zu Prüfungen, usw. finden Sie auf der Lehrveranstaltungsseite in BOKUonline.