Panelanalyse mit R - bei Ihnen vor Ort
Seminar
In Nürnberg
Beschreibung
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Kursart
Seminar
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Niveau
Mittelstufe
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Ort
Nürnberg
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Unterrichtsstunden
8h
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Dauer
1 Tag
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Beginn
nach Wahl
Theorie und Praxis der Panelökonometrie soll geschult und geübt werden. Eigene Datensätze zur Bearbeitung können mitgebracht werden. Gerichtet an: Studenten, Diplomanden, Doktoranden, alle Berufe die fortgeschrittene statistische Datenanalyse für longitudinale Daten betreiben wollen
Standorte und Zeitplan
Lage
Beginn
Beginn
Hinweise zu diesem Kurs
Die Teilnehmer sollen die Längsschnittanalyse von Daten aus den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften erlernen. Dazu wird die Software R verwendet.
Studenten der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften sind für den Kurs geeignet, ebenso Berufe, die entsprechende Datenanalyse, etwa im klinischen Bereich durchführen.
Grundlegende Statistikkenntnisse sollten vorhanden sein, oder das Grundstudium in Statistik ist absolviert, da der Kurs daran anknüpfen möchte.
Die Teilnehmer können eigene Datensätze zwecks Auswertung verwenden, oder die Vertiefung eines Kapitels anstatt eines anderen ansprechen.
Der Kontakt wird per email oder telefonisch hergestellt, um besondere Wünsche der Teilnehmer abzusprechen und ähnliches.
Meinungen
Themen
- R Software
- Panelanalyse
Dozenten
Milko Mumdzhiev
Statistik, Datenanalyse, Ökonometrie, Wirtschaftsforschung
Milko Mumdzhiev ist Geschäftsführer von Mumdzhiev Datenanalyse und Statistik. Jedwede statistische Auswertung und Datenanalyse, deren Schulung oder Implementierung wird als Dienstleistung angeboten.
Inhalte
Die Analyse von Längsschnittdaten wird theoretisch und praktisch mit dem kostenlosen Statistiktool R angegangen. Dabei soll nahezu das ganze Potential der Software ausgeschöpft werden. Von der Datenformatierung über lineare und nicht lineare Regressionsmodelle bis hin zu Testverfahren im Kontext werden die vorhandenen Methoden gelernt und geübt.
Neben diesen Inhalten kann auf Wunsch auch ein maßgeschneidertes Programm geboten werden.
Panelökonometrie und -analyse mit dem R Softwarepaket
1. Einführung und theoretische Grundlagen
2. Datenmanagement, Beschreibung und Vorbereitung des Datensatzes
3. Schätzer für lineare Panelregressionen (feste Effekte, zufällige Effekte, pooled-, between-Schätzer)
4. Testverfahren zum Vergleich der unterschiedlichen Schätzer
5. Robuste Schätzungen
6. Schätzer mit Instrumentenvariablen
7. Dynamische Paneldatenverfahren (u.a. GMM, Arellano-Bond)
8. Schätzer für zensierte abhängige Variablen (z.B. Tobitmodell)
9. Schätzer für binäre abhängige Variablen (z.B. logistische Regression, Probit)
10. Schätzer für Zähldaten (z.B. Poissonmodell)
11. GEE-Schätzer
12. Mehrebenen-Mixed-Effects-Schätzer (hierarchische Modelle)
Zusätzliche Informationen
Maximale Teilnehmerzahl: 20
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