Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage, die grundlegende Theorie der linearen Regressionsmodelle herzuleiten, sowie diese für konkrete Daten anzuwenden, den entsprechenden Softwareoutput zu interpretieren und statistische Tests durchzuführen.
Einfaches and multiples lineares Regressionsmodell, Kleinst-Quadrate Schätzung und geometrische Interpretation, Frisch-Waugh, Bestimmtheitsmaß, klassiches Regressionsmodell, Gauss-Markov Theorem, Schätzung der Varianzen, Testen von linearen Hypothesen, verallgemeinertes lineares Regressionmodell, Aitken Schätzer, asymptotische Analyse.
