Kursthemen

  • Analysis of Longitudinal Data

  • Contact information


    • Lecture
    Prof. Dr. Sonja Greven

    • Exercise classes

    Almond Stöcker

    • Tutorial
    Johanna Völkl

    • Schedule

      Dates and Rooms

      Lectures Tuesday12:10 - 13:50  Room W 101, Prof.-Huber-Platz 2
      LecturesThursday14:10 - 15:50 
      		 Room D Z003, Geschwister-Scholl-Platz 1
      Exercise classes
      		Tuesday12:00 - 14:00 c.t. Room W 101, Prof.-Huber-Platz 2
      Exercise classes
      		Thursday14:00 - 16:00 c.t.
      		 Room D Z003, Geschwister-Scholl-Platz 1
      Tutorials
      		Tuesday
      		  8:30 - 10:00
      		 Cip-Pool 42, Ludwigstraße 33

      Detailed schedule

      25.04.17 09.05.17 23.05.17 06.06.17 20.06.17 04.07.17 18.07.17
      27.04.17 11.05.17 25.05.17 08.06.17 22.06.17 06.07.17 20.07.17
      02.05.17 16.05.17 30.05.17 13.06.17 27.06.17 11.07.17 25.07.17
      04.05.17 18.05.17 01.06.17 15.06.17 29.06.17 13.07.17 27.07.17







      Lecture Exercise class Holidays No class Tutorial


      Remark: These are preliminary schedule details. The concrete distribution of courses might still be adjusted.

      • Content

        In many applications one is confronted with data for which the variable of interest is measured repeatedly for the same subjects under different conditions. Longitudinal data are an important special case for which the variable of interest is measured for several subjects repeatedly over time. These kind of data have a number of specific characteristics, which have to be accounted for in their description, modeling and in inference.

        In this class, the basic concepts of the analysis of longitudinal data are covered. This includes the presentation of different statistical models which are motivated by different questions of interest. Marginal models as well as mixed effects (also known as random effects) models for both Gaussian and discrete response variables are discussed.
        In the lab, the students are encouraged to apply the lecture contents to real data in order to deepen the understanding of the discussed concepts and to become more familiar with the learned methods and techniques.

        • Course requirements

          The lecture is intended for Statistics Master students.

          Previous knowledge:
          • Lecture "Lineare Modelle"
          • Lecture "Generalisierte Regression"
          • Basic knowledge in R
          Additionally useful: Lecture "Schätzen und Testen I"

          • Organisation and language

            • The lectures and exercise sessions are held in English.
              Die Vorlesung und die Übung werden auf Englisch gehalten.
            • There will be English and German versions of all exercise sheets and the exam.
              Es wird für alle Übungsblätter und für die Klausur eine englische und eine deutsche Version geben.
            • You can always ask questions in German.
              Sie können jederzeit Fragen auf Deutsch stellen.
            • As an additional service, we offer a voluntary German 'Tutorium'.
              Als Zusatzangebot bieten wir ein freiwilliges deutsches Tutorium an.

            • Lecture

              Course material

              Topic Slides
              		 Supplementary material / Comments
              1. Introduction  Chapter 1
              2. Exploring and displaying longitudinal data  Chapter 2
              3. The longitudinal linear mixed model Chapter 3
              4. Estimation in the longitudinal LMM Chapter 4
              5. Inference in the longitudinal LMM Chapter 5
              6. Flexible extensions of the LLMM  Chapter 6

              7. Model building and model choice  Chapter 7
              8. Non-normal longitudinal data  Chapter 8

              9. The generalized linear mixed model  Chapter 9

              10. Marginal models for non-normal responses (GEE)  Chapter 10

              11. Missing values  Chapter 11

              12. Selected topics  Chapter 12


              • Exercise classes

                Exercise sheets
                		 Übungsblätter SolutionsDataSupplementary material / comments
                		Useful R-code and -functions
                Sheet 1
                		Blatt 1
                		 Solution 1b), R-Code
                		 rats.csv
                		 Data description 1 and 2, semiparametric smoothing
                		 
                Sheet 2
                		Blatt 2
                		 R-Code
                		 rats.long.RData
                		 
                		 Code to use, for nlme
                Sheet 3
                		Blatt 3
                		 R-Code


                		 
                Sheet 4
                		Blatt 4
                		 R-Code
                		 antibiotics.RData
                		 Data description
                		 Code to use, variogram code,
                useful functions
                Sheet 5
                		Blatt 5
                		 R-Code
                		 vitamin.RData
                		 Data description
                		 Useful functions
                Old exam
                		 Altklausur
                		   NOT discussed: Exercises 2 and 5B/D (topics not fully covered from lecture, yet), Bonus Exercise 6
                Sheet 6
                		Blatt 6
                		 R-Code


                		 Useful functions
                Sheet 7
                		 Blatt 7
                		 R-Code
                		  leprosylong.txt  
                Many thanks to Jona Cederbaum for providing exercise sheets and material!

                • Tutorial

                  Folien
                  		 TutoriumsaufgabenLösungenDatenZusatzmaterial und Kommentare
                  Folien1
                  		Aufgaben1
                  		RCode
                  		orthodont.txt

                  Folien 2
                  		Aufgaben 2
                  		RCode
                  		zufriedenheit.txt

                  Folien 3
                  		Aufgaben 3
                  		RCode
                  		einkommen.txt
                  		computeCovMatrix
                  Folien 4
                  		Aufgaben 4
                  		RCode
                  		zufriedenheit.txt
                  		Funktion_Hausman
                  Funktion_TransfResiduen
                  Folien 5
                  		Aufgaben 5
                  		RCode

                  		compute_AIC
                  Loesung_Likelihood
                  Vielen Dank an Alex Bauer für das Überlassen von Tutoriumsfolien und -aufgaben!

                  • Literature

                    Primary literature:

                    • Diggle, Heagerty, Liang, and Zeger (2002). Analysis of longitudinal data. Oxford University Press.
                    • Fitzmaurice, Laird, Ware (2004). Applied longitudinal analysis. Wiley.
                    • Molenberghs and Verbeke (2005). Models for Discrete Longitudinal Data. Springer.
                    • Verbeke and Molenberghs (2000). Linear Mixed Models for Longitudinal Data. Springer.

                    Secondary literature:

                    • Final exam

                      General Information

                      By passing the exam master students in statistics can achieve the following number of ECTS-credits:

                        • 6 ECTS-Credits
                          Examination: 90 minute exam
                          Prüfungsform: 90 Minuten Klausur


                      For the exam please bring along:
                      Bitte bringen Sie folgende Unterlagen zur Klausur mit:

                        • Student ID-Card / Studentenausweis
                        • Photo ID / Lichtbildausweis


                      Please also note the 'Regelungen zu Prüfungen' of the statistic department.
                      If you are prevented from participating in the exam for reasons you do not have personally inflicted, please inform the examination office in advance.
                      Sollten Sie aus nicht selbst zu vertretenden Gründen an der Teilnahme zur regulären Klausur verhindert sein, so machen Sie diese Gründe bitte vorab beim Prüfungsamt geltend.

                      DatumUhrzeit Raum
                       Exam / Klausur
                      		  08.08.2017
                      		  10 - 11:30 Uhr s.t.
                      		 E 004, Geschwister-Scholl-Pl. 1
                       Inspection of the exam / Klausureinsicht 14.08.2017
                      		 10 - 11 Uhr s.t.
                      		 Room 140, Ludwigstr. 33
                       Retry exam / Nachholklausur
                      		 12.10.2017 10 - 11:30 Uhr s.t.
                      		 E 004, Geschwister-Scholl-Pl. 1
                       Inspection of the retry exam / Nachholklausureinsicht 23.10.2017 10 - 11 Uhr s.t.
                      		 Room 147, Ludwigstr. 33

                      Results of the main exam / Ergebnisse der Hauptklausur

                      You may find your main exam grade here. The plot below shows the overall distribution of exam results.
                      Ihre Hauptklausurnote können Sie hier einsehen. Die untenstehende Graphik zeigt die Gesamtverteilung der Klausurergebnisse.


                      Results of the retry exam / Ergebnisse der Nachholklausur

                      You may find your retry exam grade here. The plot below shows the overall distribution of exam results.
                      Ihre Nachholklausurnote können Sie hier einsehen. Die untenstehende Graphik zeigt die Gesamtverteilung der Klausurergebnisse.


                      Registration for the retry exam / Anmeldung zur Nachholklausur

                      Register here for the retry exam.

                      Remark 1: Following a generic template, the registration form is in german language. If you have any problems, please don't hesitate to contact me.

                      Remark 2: Your registration will not be confirmed per mail, but you are able to check your registration status in the data base.

                      Registration requirement: Registration for the exam is obligatory. Only registered course participants may participate in the exam.

                      Anmeldepflicht: Seit diesem Wintersemester ist eine Anmeldung zur Klausur verbindlich. Nur angemeldete Teilnehmer dürfen an der Klausur teilnehmen.


                      Auxiliary material / Hilfsmittel

                      The following auxiliary material can be used during the exam
                      Als Hilfsmittel zur Klausur sind folgenden Hilfsmittel zugelassen

                        • Calculator / Taschenrechner
                        • Two sheets with handwritten notes (front and back) / Zwei beidseitig beschriebene Blätter mit handschriftlichen Notizen
                        • A dictionary if necessary / Ein Wörterbuch, falls notwendig


                      • Registration for the retry exam / Anmeldung zur Nachholklausur Datenbank

                        Important Remarks (from SuSe 17):

                        • Students have to officially register for exams. Without registration participation in the exam is not possible. If you are registered and do not participate, the exam is considered failed.
                        • The registration is binding and starts typically 3-4 weeks before the exam date. Students may edit their registration forms until one week before the exam and cancel their registration.
                        • Students are free to decide whether they participate in the regular or retry exam. If they participated in the regular exam and failed, they may additionally participate in the retry exam. However, the retry exam cannot be used to improve grades after passing the regular exam.

                        Wichtige Hinweise (ab SoSe 17):

                        • Die Studierenden müssen sich verbindlich für Klausuren anmelden. Ohne Anmeldung ist eine Teilnahme an der Klausur nicht möglich. Bei Anmeldung und Nicht-Teilnahme an einer Prüfung gilt diese als nicht bestanden.
                        • Die Studierenden können sich frei aussuchen, ob sie an der regulären oder an der Nachklausur teilnehmen. Wenn sie an der regulären Klausur teilgenommen haben und nicht bestanden haben, können sie zusätzlich an der Nachklausur teilnehmen. Die Nachklausur kann aber nicht zur Notenverbesserung benutzt werden, wenn die reguläre Klausur bestanden wurde.
                        • Die verbindliche Klausuranmeldung beginnt in der Regel 3-4 Wochen vor dem Klausurtermin, Studierende können die Angaben im Anmeldeformular bis eine Woche vor der Klausur ändern und sich von der Klausur wieder abmelden.