Graduiertenschule 3GO

Details zum Termin:

Interpretation linearer und binär logistischer Regressionsmodelle in R

15. Februar 2017 - 17. Februar 2017

Veranstalter:  3GO

Der erste Kurstag des 3GO-Workshops richtet sich an alle Teilnehmerinnen und Teilnehmer, die bisher noch nicht mit R gearbeitet haben.

1.    Tag: Einführung in R  
-    R-Grammatik
-    Arbeiten mit R-Skripten
-    Typen von R-Objekten
-    Erstellen und Verändern R-Objekten
-    Arbeit mit Data Frames
-    Erstellen und Verändern von Variablen in Data Frames
-    Grafiken 1
-    Beschreibung von Verteilungen (deskriptive Statistik) 

 

Am zweiten Tag wird die Berechnung und Interpretation von linearen Regressionsmodellen (OLS) in R im Mittelpunkt stehen. Es handelt sich hierbei um einen anwendungsorientierten Kurs, in dem nicht auf die mathematische Herleitung der Regressionsfunktion eingegangen wird. Teilnehmer, die keine Kenntnisse über das Grundprinzip der linearen Regression besitzen, sollten den ersten Tag des 3GO Workshops „Einführung in die lineare und logistische Regressionsanalyse“ besuchen.

2.    Tag: Interpretation linearer Regressionsmodelle in R 
-    Schätzung und Interpretation binär linearer Regressionsmodelle
-    Schätzung und Interpretation multipler linearer Regressionsmodelle
-    Kennzahlen der multiplen Regression
-    Grafiken 2
-    Schätzung und graphische Darstellung vorhergesagter Werte
-    Schätzung und Interpretation von Interaktionseffekten im linearen Regressionsmodell
-    Regressionsdiagnostik
-    Transformationsmöglichkeiten bei Verletzung von Modellannahmen

Am dritten Tag wird die Berechnung und Interpretation von logistischen Regressionsmodellen in R im Mittelpunkt stehen. Auch in diesem Teil des Kurses wird nicht auf die Herleitung der Linkfunktion eingegangen. Teilnehmer, die keine Kenntnisse über das Grundprinzip der logistischen Regression besitzen, sollten den zweiten Tag des 3GO Workshops „Einführung in die lineare und logistische Regressionsanalyse“ besuchen.

3.    Tag: Interpretation logistischer Regressionsmodelle in R 
-    Schätzung und Interpretation binär logistischer Regressionsmodelle
-    Schätzung und Interpretation multipler logistischer Regressionsmodelle
-    Modellfit im logistischen Regressionsmodell
-    Interpretation von Odds-Ratios
-    Grafiken 3
-    Schätzung und grafische Darstellung vorhergesagter Werte
-    Schätzung und Interpretation von Interaktionseffekten im logistischen Regressionsmodell
-    Regressionsdiagnostik

Dozent: Dr. Kamil Marcinkiewicz

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