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training duration icon R - Regressionsanalyse mit R

Dauer: 3 Tage
Lieferart: Klassenraum
Zielgruppe: Datenanalysten
Kursnummer: 2022776
Methode: Vortrag mit Beispielen und Übungen.

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Tab 1

Topicsss
Schlüsselthemen:
  • Lineare Regression mit einer und mehreren Variablen nutzen
  • Besondere Techniken für die lineare Regression mit vielen Regressoren verstehen
  • Modelle für nichtlineare Regression aufbauen
  • Daten mit der nichtparametrischen Regression untersuchen
  • Gruppen klassifizieren über die logistische Regression

A. Einfache lineare Regression

[Dauer: 0.25 Tage] Regression als Deskription - Regressionsgerade - Bestimmtheitsmaß - Schätzen und Testen im einfachen lineare Regressionsmodell: Konfidenzintervalle, Prognoseintervalle, Tests - Residualanalyse

B. Multiple lineare Regression

[Dauer: 0.75 Tage] Das klassische lineare Regressionsmodell: Parameterschätzung, Tests, Konfidenz- und Prognoseintervalle, Variablenselektion, Modell-Check - Das allgemeine lineare Regressionsmodell: KQ- und GKQ-Schätzung, Heteroskedastische Störungen, Clusterweise Regression - Multivariate multiple Regression: Das multivariate lineare Modell, Parameterschätzung

C. Lineare Regression mit vielen Regressoren

[Dauer: 0.5 Tage] Hauptkomponentenregression - Partial Least Squares-Regression - Reduzierte Rang-Regression

D. Nichtlineare Regression

[Dauer: 0.25 Tage] Formen nichtlinearer Abhängigkeiten - Linearisierbare Zusammenhänge - Polynomiale Regressionsmodelle - Inferenzmethoden

E. Nichtparametrische Regression

[Dauer: 0.5 Tage] Kernregression und Nächste-Nachbarn - Lokale polynomiale Glättung - Spline-Regression - Additive Modelle - Regressionsbäume

F. Quantilsregression

[Dauer: 0.25 Tage] Quantilsfunktion - Regressionsquantile - Parameterschätzung

G. Logistische Regression

[Dauer: 0.5 Tage] Binomialverteilte Zielgrößen und ihre Modellschätzung - Logitmodelle für mehrkategoriale Zielgrößen - Schätzen und Testen für mehrkategoriale Modelle

Tab 2

Tab 3

Tab 4

Tab 5

Tab 6

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