Ökonometrie,   WS 2020/21

Vorlesung:   Fr 10:00 - 11:30   via webex-meetings
Übung:         Fr 11:45 - 13:15   via webex-meetings


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Aktuell:   Die Resultate der Klausur sind in das Prüfungssystem eingetragen worden.
Klausureinsicht:  Donnerstag, 25.März, 16:30-18:00 Uhr im A131


Vorlesungsplan: Folgendes Material soll behandelt werden:

1. Kurzeinführung zur R-Software
   
2. Wiederholung: Die t-, F- und die chi^2-Verteilung
   
3. Lineare Regression als deterministisches Minimierungsproblem:
   3.1   L^1 und L^2 Regression in einer Dimension: Regressionsgeraden
   3.2   Die Methode der kleinsten Quadrate bei p Regressoren: Projektion auf p-dimensionale Unterräume
   3.3   Anwendungsbeispiel: Die Fourierreihen-Entwicklung als lineares Regressionsproblem
   
4. Lineare Regression als statistisches Problem:
   4.1   Die Maximum Likelihood Methode
   4.2   Maximum Likelihood Schätzung der Regressionskoeffizienten
   4.3   Erwartungswert, Varianz und die Verteilung der Maximum Likelihood Schätzer
   4.4   Effizienz und Konsistenz der Maximum Likelihood Schätzer
   4.5   Vertrauensintervalle für die Regressionskoeffizienten