| 22.07.2014 |
Der letztmögliche
Abgabetermin für die Seminararbeiten ist der 10.08.14. |
| 14.05.2014 |
Am 27.05. findet der
Vortrag von Barbara Habereder statt. |
| 14.05.2014 | Das Seminar beginnt ab dem 20. Mai um 16 Uhr s.t. |
| 20.01.2014 | Die Ankündigung des Seminars inkl. der Themen können Sie hier herunterladen. |
| Bei Regressionsproblemen mit einer großen Zahl an erklärenden Größen und/oder hoher Korrelation zwischen diesen sind Standardverfahren der Statistik, wie etwa einfache Maximum-Likelihood-Schätzung, oft instabil oder gar nicht durchführbar. Abhilfe schaffen Regularisierungstechniken, die zum einen die Schätzung interessierender Parameter stabilisieren, und zum anderen oft die Interpretierbarheit der Ergebnisse erhöhen. Zwei klassische Verfahren sind hier die sog. Ridge Regression (Hoerl & Kennard, 1970) sowie Lasso (Tibshirani, 1996). Während die Ridge Regression den Schwerpunkt auf die Stabilisierung der Schätzung (und folglich Verringerung des MSE) legt, ermöglicht Lasso zusätzlich Variablen-Selektion und trägt somit auch zur Interpretierbarkeit des sich ergebenden Modells entscheidend bei. Im Seminar wird ausführlich in die Thematik eingeführt, es werden sowohl klassische als auch neuere Ansätze der Regularisierung behandelt. |
| Prof. Dr. Gerhard Tutz | Zimmer 457, Akademiestraße 1 |
| M. Sc. Moritz Berger | Zimmer 140, Ludwigstraße 33 |
| Dipl.
Stat. Margret Oelker |
Zimmer 452,
Akademiestraße 1 |
| Dipl. Stat. Wolfgang Pößnecker | Zimmer 459, Akademiestraße 1 |
| M. Sc. Gunther Schauberger | Zimmer 453, Akademiestraße 1 |
| Dipl. Stat. Micha Schneider | Zimmer 459, Akademiestraße 1 |
| Als generelle Literatur werden für das Seminar folgende Bücher empfohlen: |
| Sofern nicht anders bekanntgegeben, findet das Seminar dienstags an den unter Programm genannten Terminen von 16:00 - 18:00 Uhr im Seminarraum (144) des Instituts für Statistik, Ludwigstraße 33, statt. |
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