9./10.4. Workshop: Grundlegende und fortgeschrittene Regressionsmethoden in R (Sascha Wolfer)

Das Doktorandennetzwerk “Quantitative Verfahren mit R im interdisziplinären Kontext” bietet am 9. und 10. April folgenden Workshop an, in dem noch einige Plätze frei sind:bietet am 9. und 10. April folgenden Workshop an, in dem noch einige Plätze frei sind:

Grundlegende und fortgeschrittene Regressionsmethoden in R (Sascha Wolfer)

Im zweitägigen Intensivworkshop “Grundlegende und fortgeschrittene Regressionsmethoden in R” werden die TeilnehmerInnen die theoretischen Grundlagen von Regressionsmethoden und deren einfache Anwendung in der statistischen Programmiersprache R erlernen. Weiterhin werden fortgeschrittene Methoden behandelt — insbesondere lineare gemischte Regressionsmodelle (linear mixed-effects models, hierarchical models). Je nach Interesse und Geschwindigkeit im Kurs wird außerdem auf logistische Regressionsmodelle und/oder Modelle mit nicht-linearen Prädiktoren eingegangen.

Der Schwerpunkt wird auf der Anwendung im wissenschaftlichen Alltag liegen. Es ist Zeit für Nachfragen, Diskussionen und die Visualisierung von Modellverhersagen eingeplant. Voraussetzungen sind das Wissen über statistische Basiskonzepte (Maße der zentralen Tendenz, Dispersionsmaße, Korrelation) und zumindest grundlegende Kenntnisse im Umgang mit R. Jede/r Teilnehmer/in sollte im Kurs Zugang zu einem Computer mit R (www.r-project.org) haben. Es können gern eigene Datensätze in den Kurs mitgebracht werden, anhand derer einige der Konzepte erläutert werden könnten.

Zum Dozenten: Sascha Wolfer ist Mitarbeiter im Projekt Empirische Methoden der Abteilung Lexik am Institut für Deutsche Sprache (IDS), Mannheim und führt regelmäßig Seminare zu statistischen Methoden mit R durch.

Termin: 9. und 10.4., 9:00  – 17:00 Uhr, Raum: Cartesium, 0.01

Anmeldung: verbindliche Anmeldung per e-mail an Vivien Mast (vivien.mast (at) uni-bremen.de), mit Betreff “registration” und Angabe des vollständigen Namens in der e-mail.  Es gilt das Prinzip first come – first serve.

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