3403768: Multiple lineare Regression

Beschreibung

• Einfache lineare Regression

• Zweifache lineare Regression

• Multiple lineare Regression

• Modellwahl

Ziele

In der Vorlesung ¿Multiple lineare Regression¿ werden den Stu-dierenden die grundlegenden Konzepte dieser Technik, welche das in der Praxis am häufigsten verwendete statistische Verfah-ren darstellt, vermittelt und die wichtigsten Vorgehensweisen erläutert. Die erworbenen Kompetenzen für die einzelnen Lern-inhalte sind:

• Die Studierenden können einfache lineare Regressionen ,,von Hand¿¿ ausführen, indem Sie die Methode der kleinsten Quadrate anwenden. Die einhergehenden Teststatistiken und Vertrauensintervalle können sie ebenfalls berechnen und kontrollieren ausserdem an Hand der Residuen die Modellvoraussetzungen.

• Am Beispiel der zweifachen linearen Regression können die Studierenden die Verzerrung, welche durch eine ausgelassene Variable entstehen kann, verdeutlichen. Ausserdem sind sie sich bewusst, dass die multiple lineare Regression eine wesentliche Erweiterung gegenüber einer einfachen linearen Regression darstellt.

• An Hand des Gauss-Markov-Theorems können die Studierenden die weite Verbreitung der Methode der kleinsten Quadrate begründen. Mit Hilfe von Dummy-Variablen können sie auch kategorielle erklärende Variablen ins Modell einbauen. Ausserdem kennen die Studierenden die Problematik der Multikollinearität.

• Im Hinblick auf die Modellwahl verwenden die Studierenden die üblichen Transformationen und deuten die Ergebnisse korrekt. Ausserdem setzen sie die üblichen Strategien zur Modellbildung an Hand einer Variablenselektion ein. Praxisrelevante Beispiele lösen die Studierenden mit Hilfe einer statistischen Software, interpretieren die dabei erhaltenen Outputs korrekt und kennen die Grenzen der daraus abgeleiteten Aussagen.

Lehrmethoden

Interaktive Vorlesung

Literatur

Pflichtliteratur:

• Wooldrige, J.M. (2006): Introductory Econometrics, 3. Aufl., Thomson, Kap. 1-7.

• Montgomery, D.C.; Peck, E.A.; Vining, C. G. (2006): Introduc-tion to Linear Regression Analysis, 4. Aufl., Wiley & Sons.
• Maddala, G.D. (2001): Introduction to Econometrics, 3. Aufl., Wiley & Sons.

Arbeitsmaterial

Den Studierenden werden zusammenfassende Folien und/oder ein Kurzskript sowie Übungsaufgaben zur Verfügung gestellt.