401-3622-DRL Statistical Modelling
| Semester | Herbstsemester 2023 |
| Dozierende | M. Kalisch |
| Periodizität | jährlich wiederkehrende Veranstaltung |
| Lehrsprache | Englisch |
| Kommentar | Only for ZGSM (ETH D-MATH and UZH I-MATH) doctoral students. The latter need to register at myStudies and then send an email to info@zgsm.ch with their name, course number and student ID. Please see https://zgsm.math.uzh.ch/index.php?id=forum0 |
| Kurzbeschreibung | In der Regression wird die Abhängigkeit einer zufälligen Response-Variablen von anderen Variablen untersucht. Wir betrachten die Theorie der linearen Regression mit einer oder mehreren Ko-Variablen, hoch-dimensionale lineare Modelle, nicht-lineare Modelle und verallgemeinerte lineare Modelle, Modellwahl und nicht-parametrische Modelle. | |||||||||||||||||||||||||||
| Lernziel | - Gründliches, theoretsiches Verständnis der Linearen Regression - Überblick über mehrere Erweiterungen der Linearen Regression - Fähigkeit die gelernten Methoden in einfachen Datenbeispielen korrekt anwenden zu können | |||||||||||||||||||||||||||
| Inhalt | In der Regression wird die Abhängigkeit einer beobachteten quantitativen Grösse von einer oder mehreren anderen (unter Berücksichtigung zufälliger Fehler) untersucht. Themen der Vorlesung sind: Einfache und multiple Regression, Theorie allgemeiner linearer Modelle, Hoch-dimensionale Modelle, Ausblick auf nichtlineare Modelle, Modellsuche, Residuenanalyse, nicht-parametrische Regression. Durchrechnung und Diskussion von Anwendungsbeispielen. | |||||||||||||||||||||||||||
| Voraussetzungen / Besonderes | This is the course unit with former course title "Regression". Credits cannot be recognised for both courses 401-3622-00L Statistical Modelling and 401-0649-00L Applied Statistical Regression in the Mathematics Bachelor and Master programmes (to be precise: one course in the Bachelor and the other course in the Master is also forbidden). | |||||||||||||||||||||||||||
Kompetenzen |
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