Sie sind nicht angemeldet

Regressionsanalysen


Dozent/in Dr. rer. nat. Oliver Grübner
Veranstaltungsart Vorlesung
Code HS251128
Semester Herbstsemester 2025
Durchführender Fachbereich Gesundheitswissenschaften
Studienstufe Bachelor
Termin/e Mo, 15.09.2025, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 7
Mo, 22.09.2025, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 7
Mo, 29.09.2025, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 7
Mo, 06.10.2025, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 7
Mo, 13.10.2025, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 7
Mo, 20.10.2025, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 7
Mo, 27.10.2025, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 7
Mo, 03.11.2025, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 7
Mo, 10.11.2025, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 7
Mo, 17.11.2025, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 7
Mo, 24.11.2025, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 7
Mo, 01.12.2025, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 7
Mo, 15.12.2025, 10:15 - 12:00 Uhr, HS 7
Mo, 19.01.2026, 11:00 - 12:00 Uhr, HS 1 (Prüfung)
Umfang 2 Semesterwochenstunden
Inhalt Generell liegt der Fokus auf der Untersuchung von Zusammenhängen mithilfe von linearer und logistischer Regression in R.

Nr: Inhalt
1: Einführung
2: T-Test
3: Parametrische und nicht-parametrische Tests
4: Korrelationsanalysen
5: Univariate lineare Regression
6: Multivariable lineare Regression I
7: Multivariable lineare Regression II
8: Multivariable lineare Regression III
9: Univariate logistische Regression
10: Multivariable logistische Regression
11: Modellvalidierung, Diagnostik und Cross Validation
12: Übungen und Praxisbeispiele
13: Gastreferat
14: Zusammenfassung und Fragen zur Prüfung
Lernziele Statistische Verfahren, die in den Gesundheitswissenschaften verwendet werden, differenzieren, selektieren und mithilfe der Statistiksoftware R anwenden.
Voraussetzungen Die erfolgreiche Teilnahme an folgenden Kursen sind Voraussetzung:
Mathematische Grundlagen der Gesundheitswissenschaften
Statistische Grundlagen und Datenvisualisierung mit R
Sprache Bilingue - Deutsch / Englisch
Anmeldung https://elearning.hsm-unilu.ch/course/view.php?id=914
Leistungsnachweis Schriftliche Prüfung

WICHTIG: Um Credits zu erwerben und an der Prüfung teilzunehmen, ist eine Anmeldung über Uni Portal innerhalb der Prüfungsanmeldefrist ZWINGEND erforderlich. Weitere Informationen: www.unilu.ch/studium/lehrveranstaltungen-pruefungen-reglemente/gmf/pruefungen/
Abschlussform / Credits Schriftliche Prüfung / 3 Credits
Hinweise Lehrmethoden:
Wöchentlich stattfindende Vorlesungen und Übungen. In den Vorlesungen erfolgt eine Wissensvermittlung anhand von Theorie und Beispielen. In den vertiefenden Übungen werden Übungsblätter zu den Themen der Vorlesung von den Studierenden bearbeitet.

Für die Bearbeitung von Übungen während der Veranstaltung arbeiten die Studierenden an ihren eigenen Laptops, auf denen sie die Statistik Software R sowie themenspezifische R Pakete installiert haben.
Hörer-/innen Nein
Kontakt oliver.gruebner@unilu.ch
Material Präsentationen der Vorlesungen, Übungsmaterial und weitere Materialien für den Kurs werden auf Moodle zur Verfügung gestellt.

In dieser Veranstaltung wird ergänzend Podcast zur Verfügung gestellt.
Literatur • Hedderich, J., & Sachs, L. (2018). Angewandte Statistik. Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-56657-2