H. Friedl
Quantile Regression
Seminar TM (Angewandte Statistik) 506.790 SS 2014
Umfang und Teilnehmer: Seminar mit Umfang 2 SE, bzw. 3 ECTS credits.
Voraussetzungen: Regressionsanalyse, Generalisierte Lineare Modelle.
Lehrziel: Erarbeiten der theoretischen Grundlagen & Analyse von Fallbeispielen mitR.
Lehrmethode:Einf¨uhrung in das Gebiet durch die Seminarleiter.
Anforderungen an die Teilnehmer:
• Detaillierte theoretische Erarbeitung des zugeordneten Themas,
• Illustration der Methodik durch Analysen realer Daten,
• Besprechung des Vortragskonzeptes mit dem Seminarleiter,
• Etwa einst¨undiger Vortrag der Ergebnisse,
• Anwesenheit bei allen Vortr¨agen.
Thema Vortrag Datum Kapitel Seiten
1. Outline K¨orbler 12.03.
2. A visual introduction to QR Moosbrugger 14.05. 1 1- 21 3. QR: Understanding how & why G¨ossler 21.05. 2.1 22- 32 4. QR: Understanding how & why Laubichler 28.05. 2.2–2.4 33- 63 5. Estimated coefficients & inference Schober 04.06. 3 64- 93
6. Additional tools Waltl 11.06. 4 94-130
7. Models with dependent and non-id data Festl 18.06. 5 131-158
8. Additinal models Omerovic 25.06. 6 163-197
Literatur:
Davino, C., Furno, M., and Vistocco, D.(2014):Quantile Regression: Theory and Application, Chichester:John Wiley & Sons, Ltd.
Koenker, R. (2005):Quantile Regression, Cambridge University Press.
Hao, L., and Naiman D. Q. (2007):Quantile Regression, Sage Publications.
K¨orbler, J. (2014):Quantile Regression, Master Thesis, Statistik, TU-Graz.
Vorbesprechung:Mittwoch 5.3.2014, 17:00 Uhr, SR Statistik, Kopernikusgasse 24/III Termine: Siehe obige ¨Ubersicht, jeweils Mittwoch um 16:00 Uhr. Die Termine im Juni werden noch gesondert diskutiert!
