Statistik - Analyse kategorialer Daten

Details

ID	1252625
Dauer	2.0 Tage
Methoden	Vortrag mit Beispielen und Übungen.
Vorwissen	Allgemeine Kenntnisse der Mathematik
Zielgruppe	Datenanalysten

Übersicht

Die Seminarteilnehmer erhalten eine anwendungsorientierte Einführung in Logit-Modellierung und kategoriale Regression. Das Seminar behandelt Modelle zur Analyse kategorialer Daten. Kategoriale Daten sind Variablen, die eine begrenzte Anzahl von Ausprägungen (Kategorien) haben. Unter logistischer Regression oder Logit-Modell versteht man dann Regressionsanalysen zur (meist multivariaten) Modellierung der Verteilung diskreter abhängiger Variablen. Damit lassen sich Gruppenzugehörigen und Wahrscheinlichkeiten für Ereignisse bestimmen. Bei vielen der in Umfrageforschung und amtlicher Statistik erhobenen Merkmale handelt es sich um kategoriale Daten. In diesem Seminar lernen Sie die Logit-Regression und darauf aufbauende Alternativmodelle kennen. Zusätzlich lernen Sie, Kontingenz-/Kreuztabellen zu untersuchen, um Abhängigkeiten zwischen kategorialen Variablen zu untersuchen.

Termine

OPEN

INHOUSE

Zurzeit stehen keine offenen Termine zur Verfügung. Nutzen Sie alternativ die Inhouse‑Option.

Lernen Sie anhand maßgeschneiderter Beispiele und Inhalte – passgenau für Ihre Anforderungen.

Ihre Vorteile im Überblick

Flexibles Wunschdatum
Maßgeschneiderte Inhalte
Intensiver Austausch
Hoher Praxisbezug

Comelio Medien

Noch auf der Suche nach weiterführender Literatur? Entdecken Sie passende Fachbücher in unserem Katalog.

Zum Bücherkatalog

Beschreibung

Die Analyse von Tabellen und kategorialen Daten ist ein großes Gebiet mit vielen Werkzeugen. Verschaffen Sie sich mit diesem Statistik-Seminar einen Überblick über logistische Regression, das Logit-Modell und der Kontingenzanalyse.

Services

Mittagessen / Catering
Hilfe bei Hotel / Anreise
Comelio-Zertifikat
Flexibel: Bis einen Tag vorher kostenlos stornieren

Inhalt

Logistische Regression und Logit-Modell für binäre abhängige Größen

Logit-Modelle für eine metrische Einflussgröße - Modelle für linear spezifizierte Einflussgrößen - Logit-Modelle bei kategorialen Einflussgrößen - Das lineare Logit-Modell ohne Interaktion - Logit-Modell und Alternativen

Schätzung, Modellanpassung und Einflussgrößen

Parameterschätzung für Regressionsmodelle - Anpassungsgüte von Modellen - Residualanalyse - Überprüfung der Relevanz von Einflussgrößen - Devianz-Analyse - Erklärungswert von Modellen

Alternative Modellierung von Response und Einflussgrößen

Konzeptioneller Hintergrund binärer Regressionsmodelle - Modelltypen - Modellierung von Interaktionswirkungen - Abweichung von der Binomialverteilung

Multinominale Modelle für ungeordnete Kategorien

Modellbildung bei mehrkategorialer abhängiger Variable - Das multinominale Logit-Modell - Einfache Verzweigungsmodelle - Modellierung als Wahlmodell der Nutzenmaximierung - Schätzen und Testen

Regression mit ordinaler abhängiger Variable

Das Schwellenwert- oder kumulative Modell - Das sequenzielle Modell - Schätzen und Testen

Zähldaten und die Analyse von Kontingenztafeln: das loglineare Modell

Die Poisson-Verteilung - Poisson-Regression - Poisson-Regression mit Dispersion - Analyse von Kontingenztafeln

Nonparametrische Regression

Glättungsverfahren: Lokale Regression für binäre abhängige Variable, Ansätze mit Penalisierung, Semiparametrische Erweiterung durch das partiell lineare Modell, Generalisierte additive Modell, Schätzalgorithmen - Klassifikations- und Regressionsbäume: Verzweigungen und Verzweigungskriterien, Baumgröße

Kategoriale Prognose und Diskriminanzanalyse

Bayes-Zuordnung als diskriminanzanalytisches Verfahren: Bayes-Zuordnung und Fehlerraten, Fehlklassifikationswahrscheinlichkeiten, Bayes-Regel und Diskriminanzfunktionen, Logit-Modell und normalverteilte Merkmale, Logit-Modell und binäre Merkmale, Kostenoptimale Bayes-Zuordnung - Geschätze Zuordnungsregeln: Stichproben und geschätzte Zuordnungsregeln, Prognosefehler