Lernergebnisse
Regression ist ein Schlüsselwerkzeug für die empirische akademische Forschung zur Erklärung, d.h. zur Schätzung, kausaler Beziehungen zwischen Variablen. In letzter Zeit hat es eine zentrale Rolle als Schlüsselwerkzeug für die Vorhersage eingenommen, d.h. für überwachtes statistisches Lernen mit einer kontinuierlichen Zielvariable Y. Dies wird die Perspektive dieses Kurses sein. Das empirische Beispiel, das während dieses Kurses verwendet wird, wird die Vorhersage von Hauspreisen (Y) basierend auf ihren Merkmalen (X) sein.
In den Vorlesungen dieses Kurses werden die Studierenden Kenntnisse über die theoretischen Konzepte der Prognose im Kontext der Regressionsanalyse erlangen. In den Übungen wird dieses Wissen verwendet, um tatsächlich empirische Vorhersagemodelle mithilfe der Programmiersprache Python zu implementieren und zu schätzen. Dies ermöglicht es den Studierenden, autonom empirische Forschungsfragen zu beantworten. Dies umfasst die Spezifikation statistischer Modelle sowie ihre Schätzung. Das theoretische Wissen aus den Vorlesungen ermöglicht es den Studierenden, die erhaltenen Ergebnisse in den Kontext zu setzen. Dies beinhaltet die Erkennung falsch spezifizierter Modelle sowie die korrekte Interpretation von Modellergebnissen. Darüber hinaus werden die Studierenden Expertise in der Bearbeitung von empirischen Forschungsprojekten erlangen, die typischerweise Teil einer wissenschaftlichen Abschlussarbeit sind. Es wird empfohlen, bereits Kenntnisse in der Programmierung mit Python zu haben.
