851304 Ausgewählte Kapitel aus Statistik


Art
Vorlesung und Übung
Semesterstunden
2
Vortragende/r (Mitwirkende/r)
Spangl, Bernhard , Tintner, Johannes , Matiasch, Lydia
Organisation
Institut für Angewandte Statistik und EDV (IASC)
Angeboten im Semester
Wintersemester 2017/18
Unterrichts-/ Lehrsprachen
Deutsch

Lehrinhalt

Ausgewählte Kapitel aus Statistik: Analyse kategorialer Daten

Diese Lehrveranstaltung behandelt statistische Methoden zur Auswertung von Datensätzen mit diskreten Messgrößen. Diskrete Variablen treten in der Praxis häufig auf und viele gewohnte Messgrößen fallen in diese Kategorie. Dazu zählen z.B. das Geschlecht von Personen, das Vorhanden- bzw. Nicht-Vorhandensein eines Pilz- oder Schädlingsbefalls, etc. Auch Zählvariablen, die die Häufigkeit eines bestimmten Ereignisses messen, z.B. die Anzahl von Individuen einer bestimmten Art, sind diskrete Messgrößen. Geläufige statistische Methoden für kontinuierliche Messgrößen, wie z.B. lineare Regression oder ANOVA, können im Fall diskreter Messgrößen nicht angewendet werden.

Die behandelten Themen sind:
- Lineare Modelle (multiple lineare Regression)
- Verallgemeinerte lineare Modelle (Binäre Regression, Regression für Zähldaten, Kategoriale Regressionsmodelle)
- Kontingenztafel, Log-lineare Modelle
- Discrete choice models
- Fragebögen – Erstellung und Auswertung

Verwendete Software: R (Eine kurze Einführung wird bei Bedarf angeboten.)

Inhaltliche Voraussetzungen (erwartete Kenntnisse)

Grundkenntnisse der Statistik (etwa nach einer Einführungsvorlesung)

Lehrziel

Die behandelten Methoden zur Beschreibung von kategorialen Daten, zur Schätzung von theoretischen Modellparametern und zur Ableitung von Aussagen darüber (Testen von Hypothesen) sollen die Studierenden in die Lage versetzen, selbstständig Datenmaterial statistisch sinnvoll (auch unter Verwendung von Statistik-Software) auszuwerten und die Aussagen schließlich zu beurteilen.
Noch mehr Informationen zur Lehrveranstaltung, wie Termine oder Informationen zu Prüfungen, usw. finden Sie auf der Lehrveranstaltungsseite in BOKUonline.