Kursthemen

  • Aktuelles

      • 01.03.2017:
        • Ab sofort können die Noten der Hauptklausur über moodle abgerufen werden. Ein Aushang erfolgt deshalb nicht.
        • Die Einsicht findet wie angekündigt diesen Freitag, 3.3.2107 von 11:15-11:45 in B 011, Geschwister-Scholl-Platz 1, statt. 
        • Eine verbindliche An-/Abmeldung für die Nachklausur ist bis zum 9.3.2017 um 15 Uhr möglich.

      • 26.01.2017: 

      • Am Donnerstag den 09.02.2017 findet  eine Fragestunde von 12-14 Uhr wie geplant im Cip-Pool 042 statt. (Fragen bis 07.02.2017 per Email an nicole.schueller@campus.lmu.de werden dann beantwortet)

        Am Montag den 30.01.2017 findet bereits eine Fragestunde von 14-16 Uhr nach dem Tutorium im Cip-Pool 042 statt (Fragen bis 28.01.2017 per Email an le.minh@campus.lmu.de werden dann beantwortet).

      • 22.12.2016: Ab sofort können Sie sich für die Klausur anmelden. Bitte beachten Sie die Hinweise, insbesondere dass für die Teilnahme an der Haupt- bzw. und Nachklausur je eine verbindliche Anmeldung verpflichtend ist.
      • 22.12.2016: Die fortgeschrittenen generalisierten Regressionsmodelle beginnen mit dem Kapitel über Non- und Semiparametrische Regressionsmodelle, d.h. mit Übungsblatt 11 und der Vorlesung ab Januar.
      • 02.11.2016: Der Klausurtermin steht nun fest: Freitag, 17.02.2017, 13-15 Uhr. Details zur Klausur siehe unten. 
      • 18.10.2016: Übungsblatt 1 steht zum Download bereit.  

      Hinweise für den Beginn der Veranstaltung: 
      • Programm in der ersten Vorlesungswoche: Die Veranstaltung beginnt am Montag, 17.10. von 14 - 16 Uhr mit einer Vorlesung in Raum M 105 HGB. Im Gegenzug entfällt die Vorlesung am 20.10. 
      • Die Übung beginnt in der zweiten Vorlesungswoche am 24.10.
      • Das Tutorium beginnt in der dritten Vorlesungswoche am 31.10. 
      • Bitte schreiben Sie sich hier auf Moodle als Teilnehmer für die Veranstaltung ein. Der Einschreibeschlüssel wird zu Beginn der Veranstaltung bekanntgegeben. 

      • 01.03.2017:
        • Ab sofort können die Noten der Hauptklausur über moodle abgerufen werden. Ein Aushang erfolgt deshalb nicht.
        • Die Einsicht findet wie angekündigt diesen Freitag, 3.3.2107 von 11:15-11:45 in B 011, Geschwister-Scholl-Platz 1, statt. 
        • Eine verbindliche An-/Abmeldung für die Nachklausur ist bis zum 9.3.2017 um 15 Uhr möglich.

      • 26.01.2017: 

      • Am Donnerstag den 09.02.2017 findet  eine Fragestunde von 12-14 Uhr wie geplant im Cip-Pool 042 statt. (Fragen bis 07.02.2017 per Email an nicole.schueller@campus.lmu.de werden dann beantwortet)

        Am Montag den 30.01.2017 findet bereits eine Fragestunde von 14-16 Uhr nach dem Tutorium im Cip-Pool 042 statt (Fragen bis 28.01.2017 per Email an le.minh@campus.lmu.de werden dann beantwortet).

      • 22.12.2016: Ab sofort können Sie sich für die Klausur anmelden. Bitte beachten Sie die Hinweise, insbesondere dass für die Teilnahme an der Haupt- bzw. und Nachklausur je eine verbindliche Anmeldung verpflichtend ist.
      • 22.12.2016: Die fortgeschrittenen generalisierten Regressionsmodelle beginnen mit dem Kapitel über Non- und Semiparametrische Regressionsmodelle, d.h. mit Übungsblatt 11 und der Vorlesung ab Januar.
      • 02.11.2016: Der Klausurtermin steht nun fest: Freitag, 17.02.2017, 13-15 Uhr. Details zur Klausur siehe unten. 
      • 18.10.2016: Übungsblatt 1 steht zum Download bereit.  

      Hinweise für den Beginn der Veranstaltung: 
      • Programm in der ersten Vorlesungswoche: Die Veranstaltung beginnt am Montag, 17.10. von 14 - 16 Uhr mit einer Vorlesung in Raum M 105 HGB. Im Gegenzug entfällt die Vorlesung am 20.10. 
      • Die Übung beginnt in der zweiten Vorlesungswoche am 24.10.
      • Das Tutorium beginnt in der dritten Vorlesungswoche am 31.10. 
      • Bitte schreiben Sie sich hier auf Moodle als Teilnehmer für die Veranstaltung ein. Der Einschreibeschlüssel wird zu Beginn der Veranstaltung bekanntgegeben. 

  • Personen und Termine

    Personen

    VorlesungProf. Dr. Christiane Fuchs Sprechstunde nach Vereinbarung, 
    Zimmer 457, Akademiestraße 1
    Übungen
    		Dr. Moritz Berger


    Dipl. Stat. Micha Schneider

    		Sprechstunde nach Vereinbarung, 
    Zimmer 140, Ludwigstraße 33

    Sprechstunde nach Vereinbarung
    Zimmer 459, Akademiestraße 1
    Tutorien I & III
    		Le Minh Anh le.minh@campus.lmu.de
    Tutorien II & IV
    		Nicole Schüller Nicole.Schueller@campus.lmu.de

    Termine

    VorlesungDienstag
    Donnerstag    		14:15 - 15:45 Uhr
    14:30 - 16:00 Uhr    		A 021
    M 014    		Geschwister-Scholl-Platz 1 
    Geschwister-Scholl-Platz 1
    Übung I
    		Montag14 - 16 UhrA 022
    		Geschwister-Scholl-Platz 1
    Übung II
    		Montag
    		16 - 18 Uhr
    		A 022
    		Geschwister-Scholl-Platz 1
    Tutorien I & III
    		Montag12 - 14 Uhr
    		Cip-Pool
    		Ludwigstraße 33
    Tutorien II & IV
    		Donnerstag12 - 14 Uhr
    		Cip-Pool
    		Ludwigstraße 33

    • Vorlesung

      Inhalt

      Grundlagen der generalisierten Regressionsmodelle

      Es werden Regressionstechniken als zentrales Instrument statistischer Modellierung behandelt. Insbesondere werden parametrische Ansätze für Querschnittsdaten in Form der generalisierten linearen Modelle eingeführt. Als Erweiterung der einfachen univariaten Responsemodelle werden auch mehrkategoriale Modelle mit multinomial verteilter abhängiger Variable betrachtet. Die Abschwächung der linearen Prädiktorstruktur führt zu flexiblen, nonparametrischen Regressionsmodellen, die in ihren Grundzügen eingeführt werden. Es soll ein weitreichendes Verständnis erworben werden für das Potential der vielfältigen regressionsanalytischen Ansätze zur Datenmodellierung. Dies umfasst insbesondere die Fähigkeit, zu gegebener Datenlage adäquate Modelle zu identifizieren, anzupassen und zu vergleichen.

      Gliederung:
      1. Wiederholung und Grundlagen
      2. Binäre Regression
      3. Generalisierte Lineare Modelle
      4. Mehrkategoriale Modelle

      Fortgeschrittene generalisierte Regressionsmodelle (ca. letztes Semesterdrittel)

      In der Veranstaltung werden die Konzepte der generalisierten Regression erweitert. Es werden weitere Inferenzansätze für die nonparametrische Regression und Modelle mit multivariatem Response behandelt. Die Fähigkeit, zu gegebener Datenlage adäquate Modelle zu identifizieren, anzupassen und zu vergleichen, soll auf weitere komplexe Regressionsmodelle ausgedehnt werden.

      Gliederung:
      1. Non- und Semiparametrische Regressionsmodelle
      2. Marginale Modelle
      3. Grundzüge der Survivalanalyse (nur falls in Veranstaltung besprochen)


      Literatur

      Als allgemeine Vorlage dienen die Bücher:

      1. Tutz (2012): Regression for Categorical Data, Cambridge University Press
      2. Fahrmeir, Kneib, Lang & Marx (2013): Regression - Models, Methods and Applications.
      3. Fahrmeir, Kneib & Lang (2007): Regression - Modelle, Methoden und Anwendungen, Berlin/Heidelberg: Springer.
      4. Fahrmeir & Tutz (2001): Multivariate Statistical Modelling Based on Generalized Linear Models, 2nd ed., New York: Springer.
      5. Green & Silverman (1994): Nonparametric Regression and Generalized Linear Models, London: Chapman & Hall.
      6. McCullagh & Nelder (1989): Generalized Linear Models, London: Chapman & Hall.
      7. Ruppert, Wand & Carrol (2003): Semiparametric Regression, New York: Cambridge University Press.
      8. Venables & Ripley (2003): Modern Applied Statistics with S, 4th ed., New York: Springer.
      9. Faraway (2006): Extending the Linear Model with R, Chapman & Hall.


      Scheinerwerb (9 / 6 / 3 ECTS)

      durch Bestehen der Klausur am Ende des Semesters. Es werden formal drei verschiedene Klausuren angeboten (siehe unten). Bitte informieren Sie sich eigenverantwortlich in Ihrer Prüfungsordnung über die für Sie relevanten  Klausuren.

      1. Generalisierte Regressionsmodelle (120 Min. / 6 LP / 9 ECTS); betrifft z.B. Diplom Statistik, Bachelor Statistik nach neuer/alter Prüfungsordnung.
      2. Grundlagen der generalisierten Regression (60 Min. / 6 ECTS); betrifft z.B. Statistik als Nebenfach von Bachelor- und Masterstudiengängen nach neuer Prüfungsordnung. Ebenso z.B. Master Biostatistik / Wirtschafts- und Sozialstatistik nach neuer Prüfungsordnung wobei (gegebenfalls) eine Anrechnung für das Modul "Vertiefte Grundlagen der statistischen Modellierung" möglich ist.
      3. Fortgeschrittene generalisierte Regression (60 Min. / 3 ECTS); betrifft z.B. Master Quereinsteiger nach neuer Prüfungsordnung.

      Bitte beachten Sie: Die Anmeldung, die im Laufe des Semesters durchgeführt wird, entbindet nicht von der Anmeldepflicht bei den entsprechenden Prüfungsämtern, sofern eine entsprechende Vorschrift besteht.


      • Übung

      • Tutorium

      • Klausur

          • Wichtige Hinweise: Achten Sie genau auf die Hörsaaleinteilung. Es ist nicht möglich in einem anderen Hörsaal zu schreiben.
          • Termin: Freitag, 17.02.2017
          • Uhrzeit: 13 s.t. -15 (16) Uhr
          • Hörsaal:
            • Alle Studierende, die "Grundlagen der Generalisierten Regression" (60 Min. / 6 ECTS Punkte) oder/und "Fortgeschrittene Generalisierte Regression" (60 Min. / 3 ECTS Punkte)) schreiben, sind im Hörsaal H030, Schellingstraße 4
              Die Klausur beginnt für alle um 13 Uhr (s.t.). Auch wenn Sie nur Grundlagen oder nur Fortgeschrittene generalisierte Regression schreiben, beginnt für Sie die Klausur um 13 Uhr (s.t.).
            • Studierende, die die Bachelor-Klausur (120 Min. / 9 ECTS Punkte) schreiben und deren Nachname mit den Buchstaben A-N (einschließlich) beginnt, sind im Hörsaal D209, Geschwister-Scholl-Platz 1
            • Studierende, die die Bachelor-Klausur (120 Min. / 9 ECTS Punkte) schreiben und deren Nachname mit den Buchstaben O-Z beginnt (sowie alle Bachelor-Studierende mit Schreibzeitverlängerung und Data Science Studierende), sind im Hörsaal 023, Kaulbachstraße 37
          • Hilfsmittel: 
          1. nicht-programmierbarer Taschenrechner 
          2. Formelsammlung: Die Formelsammlung ist so auszudrucken, wie sie auf der Veranstaltungshomepage zum Download zur Verfügung gestellt ist (zwei Seiten pro DIN A4 Blatt, Querformat, Skalierung 100%). Eigene handschriftliche Notizen und Ergänzungen im Original sind auf den bedruckten Vorderseiten erlaubt. Leere Rückseiten dürfen nicht beschriftet werden. Es dürfen keine zusätzlichen Blätter (oder Klebezettel) eingeheftet werden. Eine erschöpfende und fehlerfreie Formelsammlung wird nicht garantiert.

          • Bitte bringen Sie unbedingt Ihren Studienausweis vom Wintersemester und einen gültigen Lichtbildausweis (Personalausweis oder Reisepass) zur Klausur mit!
          • Studierende, die eine Schreibzeitverlängerung geltend machen möchten, schreiben bitte eine E-mail an micha.schneider@stat.uni-muenchen.de


          • Die Einsicht zur Hauptklausur findet am 03.03.2017 von 11:15-11:45 Uhr in B011, Geschwister-Scholl-Platz 1, statt.
          • Um Ihre Klausur einsehen zu können, müssen Sie sich mit einem Lichtbildausweis und Ihrem Studentenausweis ausweisen können. Es ist nicht ohne Weiteres möglich, die Klausur an einem anderen Termin einzusehen. Falls Sie verhindert sind, kann Ihre Klausur von einer dritten Person eingesehen werden. Dazu wird eine Immatrikulationsbestätigung von Ihnen, eine Vollmacht von Ihnen und ein Lichtbildausweis der entsprechenden Person benötigt.
          • Sollte Ihre Formelsammlung bei der Klausur eingesammelt worden sein, können Sie diese in der Regel bei der Einsicht wieder mitnehmen.

      • Nachklausur

          • Termin: Mittwoch, 15.03.2017
          • Uhrzeit: 10 s.t.-12 (13) Uhr 
            Wie in der Hauptklausur beginnen alle um 10 s.t. (auch wenn Sie nur die Fortgeschrittene generalisierte Regression schreiben).
          • Hörsaal: A 140, Geschwister-Scholl-Platz 1
          • Hilfsmittel: wie in der Hauptklausur
          • Bitte bringen Sie unbedingt Ihren Studienausweis vom Wintersemester und einen gültigen Lichtbildausweis (Personalausweis oder Reisepass) zur Klausur mit!
          • Studierende, die eine Schreibzeitverlängerung geltend machen möchten, schreiben bitte eine E-mail an micha.schneider@stat.uni-muenchen.de

          • Die Einsicht zur Nachklausur findet am Freitag, 24.03.2017 von 16:00-16:45 Uhr im Seminarraum 144, Institut für Statistik, Ludwigstraße 33, statt.
          • Um Ihre Klausur einsehen zu können, müssen Sie sich mit einem Lichtbildausweis und Ihrem Studentenausweis ausweisen können. Es ist nicht ohne Weiteres möglich, die Klausur an einem anderen Termin einzusehen. Falls Sie verhindert sind, kann Ihre Klausur von einer dritten Person eingesehen werden. Dazu wird eine Immatrikulationsbestätigung von Ihnen, eine Vollmacht von Ihnen und ein Lichtbildausweis der entsprechenden Person benötigt.

      • Material

        Anbei finden Sie ergänzendes Material zur Veranstaltung. (Um Zugriff auf das Material zu erhalten müssen Sie sich mit Ihrer Campus-LMU-Kennung für diese Veranstaltung als Teilnehmer einschreiben. Der Einschreibeschlüssel wird zu Beginn der Veranstaltung bekanntgegeben.)