311.185 (21W) Lineare Modelle

Wintersemester 2021/22

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
04.10.2021 09:00 - 11:00 N.0.07 On Campus
... keine weiteren Termine bekannt

Überblick

Bedingt durch die COVID-19-Pandemie können kurzfristige Änderungen bei Lehrveranstaltungen und Prüfungen (z.B. Absage von Präsenz-Lehreveranstaltungen und Umstellung auf Online-Prüfungen) erforderlich sein.

Weitere Informationen zum Lehrbetrieb vor Ort finden Sie unter: https://www.aau.at/corona.
Lehrende/r
LV-Titel englisch Linear Models
LV-Art Vorlesung
LV-Modell Onlinelehrveranstaltung
Semesterstunde/n 2.0
ECTS-Anrechnungspunkte 3.0
Anmeldungen 12
Organisationseinheit
Unterrichtssprache Deutsch
LV-Beginn 04.10.2021
eLearning zum Moodle-Kurs

Zeit und Ort

Beachten Sie bitte, dass sich aufgrund von COVID-19-Maßnahmen die derzeit angezeigten Termine noch ändern können.
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LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

Die Studierenden sind nach erfolgreicher Absolvierung des Faches in der Lage,

  • lineare Modelle zu formulieren,
  • Parameterschätzungen in linearen Modellen durchzuführen und und die Ergebnisse zu bewerten.
  • die theoretischen Grundlagen (Sätze, Definitionen) einzuordnen bzw. herzuleiten.

Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools

Vortrag, Übungsbeispiele, Computereinsatz (Statistiksoftware R)

Inhalt/e

Das Lineare Modell als Sammelbegriff verschiedener Regressions- und ANOVA Modelle, reguläres und singuläres Modell, homoskedastischer und heteroskedastischer Fall. Optimale Parameterschätzungen im Linearen Modell, regulär/singulär. Modelle mit linearen Nebenbedingungen. Gaussches Lineares Modell, Verteilungen der Parameterschätzer, Tests und Konfidenzmengen. 


Literatur

z.B. Debasis Sengupta, Sreenivasa Rao Jammalamadaka: Linear Models, An Integrated Approach, World Scientific, New Jersey, 2003

Prüfungsinformationen

Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.

Prüfungsmethode/n

mündliche Prüfung auf Basis einer Projektarbeit.

Termin am 7.2.22 oder individuell nach Fertigstellung der Projektarbeit ab Februar 2022

Prüfungsinhalt/e

Vorlesungsstoff, Beispiele

Beurteilungskriterien/-maßstäbe

Nachvollziehbare Ausarbeitung der Projektarbeit inklusive Programmcode, Fähigkeit Fragen zur zugehörigen Theorie beantworten zu können.

Beurteilungsschema

Note Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Bachelorstudium Technische Mathematik (SKZ: 201, Version: 17W.1)
    • Fach: Stochastik (Pflichtfach)
      • 6.5 Lineare Modelle ( 2.0h VO / 3.0 ECTS)
        • 311.185 Lineare Modelle (2.0h VO / 3.0 ECTS)
          Absolvierung im 5. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Technische Mathematik (SKZ: 201, Version: 12W.2)
    • Fach: Stochastik (Pflichtfach)
      • Lineare Modelle ( 3.0h VU / 5.0 ECTS)
        • 311.185 Lineare Modelle (2.0h VO / 3.0 ECTS)

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Wintersemester 2023/24
  • 311.185 VO Regressionsmodelle (2.0h / 3.0ECTS)
Wintersemester 2022/23
  • 311.185 VO Regressionsmodelle (2.0h / 3.0ECTS)
Wintersemester 2020/21
  • 311.185 VO Lineare Modelle (2.0h / 3.0ECTS)
Wintersemester 2019/20
  • 311.185 VO Lineare Modelle (2.0h / 3.0ECTS)
Wintersemester 2018/19
  • 311.185 VO Lineare Modelle (2.0h / 3.0ECTS)
Wintersemester 2017/18
  • 311.185 VO Lineare Modelle (2.0h / 3.0ECTS)