Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage ein solides Verständnis von Verfahren zur suffizienten Dimensionsreduktion (SDR) und können die in den letzten drei Dekaden entwickelten SDR Methoden zur Analyse multivariater Daten nutzen. Zudem sind sie in der Lage ein bestimmtes SDR-Verfahren zusammenfassend zu beschreiben und vorzustellen. 

Hinreichende Dimensionsreduktion (SDR) zielt darauf ab, im eine im statistischen Sinne hinreichende Reduktionen der Dimension der erkärenden Variable X zu schätzen, um die Zielvariable Y zu modellieren. Die Reduktion und das Targeting werden gleichzeitig durchgeführt, wenn die SDR eine ausreichende Funktion der Regressoren X identifiziert, welche die Information in der bedingten Verteilung von Y bei X erhält.

Der Kurs deckt die meisten moment- und modellbasierten SDR-Methoden und die neuesten methodischen Entwicklungen ab. Die Studierenden erhalten Unterrichtsmaterial von der LVA-Leitung und werden während des Kurses Vorträge halten.

Die Veranstaltung ist ein Seminar. Die Dozentin wird eine Einführung und einen Überblick über das Thema geben, und die Studierenden präsentieren wissenschaftliche Artikel. 

Die Studierenden präsentieren wissenschaftliche Artikel zum Thema suffiziente Dimensionsreduktion.