Debreceni Egyetem
in English  |  Magyarul
VÖCS GLM Kurzus 2005 -- Tematika (tervezet)

Az R statisztikai számítási környezetTopA kurzus céljaTematika (tervezet)

Tematika (tervezet)

Alább található a kurzus főbb témáinak listája címszavakban. Az egyes témákat elméleti előadások vezetik be, amit számítógépes gyakorlatok követnek. A gyakorlatok során a résztvevők kipróbálhatják az ismertetett statisztikai módszereket.

  1. Általános lineáris modellek
    • Bevezetés
    • Többszörös lineáris regresszió
    • Modell választás (stepwise)
    • ANOVA, ANCOVA modellek
    • Többszörös összehasonlítások
    • Kontrasztok
    • Feltételek ellenőrzése, regressziós diagnosztika
  2. Általánosított lineáris modellek
    • Logit
    • Probit
    • Multinomiális logit modellek
  3. Kevert modellek
    • Általános bevezetés. Véletlen blokkelrendezés.
    • Kevert és fix modellek összehasonlítása
    • Kevert modellek elmélete I.
      • A kevert modell design mátrixa
      • A Likelihood függvény és paraméter becslés
    • Hierarchikus random faktorok
      • 1, 2 és 3 rétegű modellek
    • Különböző variancia struktúrák
    • Modell diagnosztika
    • Split-splot elrendezés
    • Kovariancia analízis
    • Random együtthatók módszere (Random coefficient models)
    • Kevert modellek elmélete II.
      • Tesztek és konfidencia intervallumok
    • Ismételt méréses kísérletek (Repeated measures)

VÖCS, DE January 26, 2005;

Az R statisztikai számítási környezetTopA kurzus céljaTematika (tervezet)