Inhalte & Qualifikationsziele:
Inhalte:
- Der Bayes-Ansatz in der Statistik
- Konjugierte Verteilungen
- Verfahren zur Simulation von Posteriori Verteilungen im allgemeinen Fall
- Nonresponse und Bayes-Statistik
- Der Multiple Imputations Ansatz von Rubin
Qualifikationsziele:
Die Studentinnen und Studenten beherrschen die Schlußweisen der Bayes-Statistik. Sie können Schätzungen anhand der Posteriori-Verteilung für einfache Fälle herleiten und verstehen allgemeine Konzepte zur Simulation von Ziehungen aus der Posteriori-Verteilung. Sie verstehen die Wichtigkeit der Bestimmung einer Prior-Verteilung.
Sie können diese Konzepte auf das Problem fehlender Daten in Surveys anwenden. Sie sind mit dem Ansatz der Multiplen Imputation vertraut und kennen seinen Vorteil gegenüber naiven Ansätzen bzw. der einfachen Imputation.
Termine:
Vorlesung: Montag 10 - 12 Uhr, online synchron und Aufzeichnung
Übung: Montag 12 - 14 Uhr, online synchron und Aufzeichnung
Beginn: 25.4.2022
Anrechenbarkeit: Master Economics (Modul: Advanced Survey Statistics) und Master Statistics (Modul: IV.6)
Zugangsvoraussetzungen: keine
Anmeldung: Campus Management (für Studierende des Masterstudiengangs Economics)
Prüfungsleistung: noch offen
Kurssprache: noch offen
Kontakt: Prof. Dr. Ulrich Rendtel, ls-rendtel@wiwiss.fu-berlin.de
Sonstiges: Importveranstaltung der Universität Bamberg