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Im Rahmen der Veranstaltung erhalten die Studierenden Einblicke in die statistische Analyse regressionsanalytischer Modelle in der Softwareumgebung R. Thematisiert werden auch ausgewählte Techniken des maschinellen Lernens. Die Inhalte werden stets mit Blick auf die Anwendung im sozialwissenschaftlichen Kontext besprochen. Eine Einführung in die Softwareumgebung R, welche alle einschlägigen Verfahren zur Analyse und Visualisierung statistischer Daten enthält, ist integrativer Bestandteil des Seminars. Die Veranstaltung setzt Basiskenntnisse im Bereich der Statistik und Regressionsanalyse voraus.

R:

Manderscheid, K. (2012): Sozialwissenschaftliche Datenanalyse mit R. VS Verlag für Sozialwissenschaften. Wiesbaden.

Wollschläger, D. (2014): Grundlagen der Datenanalyse mit R. Eine Anwendungsorientierte Einführung. 3., überarbeitete und erweiterte Auflage. Berlin Heidelberg: Springer Spektrum.

Regressionsanalytische Modelle und Vertiefung:

Best, H. & Wolf, C., Hrsg. (2014): The Sage Handbook of Regression Analysis and Causal Inference. London: Sage.

James, G.; Witten, D.; Hastie, T. & Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning with Applications in R. New York: Springer.

Urban, D. & Mayerl, J. (2018): Angewandte Regressionsanalyse: Theorie, Technik und Praxis. 5. Überarbeitete Auflage. Wiesbaden: Springer VS.

Wolf, C. & Best, H., Hrsg. (2010): Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.

Englischer Titel:

Regression Analysis: An introduction with R