Gemischte Modelle in R


Vermittlung der Grundlagen für lineare mixed effect models (random effekte, random slope und intercept, nested random effects, crossed random effects, Anwendungsbeispiele für landwirtschaftliche, genetische und  ökologische Fragestellungen)


Schwerpunkte:

  • Allgemeine Grundlagen zu Modellannahmen, Modelldiagnostik, Modellselektion, Modellinterpretation und -darstellung
  • generalised linear mixed effect models (poisson, negbin, binomial, Hinweise auf Overdisperson und Zero-Inflation)
  • Anwendungsbeispiele mit Übungen in R mit Kennenlernen der packages nlme, lme4 und glmmADMB  sollten mindestens 1/3 der Zeit einnehmen

notwendige Vorkenntnisse:

- Statistische Grundkenntnisse sind vorteilhaft.

-  R-Grundkenntnisse sind  sind vorteilhaft.

 

Das Mitbringen von Laptops sollte unterbleiben.

 




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