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Statistical Modelling
Last Updated: 2026-06-01 11:30:52
Abstract
In regression, the dependency of a random response variable on other variables is examined. We consider the theory of linear regression with one or more covariates, high-dimensional linear models, nonlinear models and generalized linear models, robust methods, model choice and nonparametric models. Several numerical examples will illustrate the theory.
Objective
Introduction into theory and practice of a broad and popular area of statistics, from a modern viewpoint.
Content
In der Regression wird die Abhängigkeit einer beobachteten quantitativen Grösse von einer oder mehreren anderen (unter Berücksichtigung zufälliger Fehler) untersucht. Themen der Vorlesung sind: Einfache und multiple Regression, Theorie allgemeiner linearer Modelle, Hoch-dimensionale Modelle, Ausblick auf nichtlineare Modelle. Querverbindungen zur Varianzanalyse, Modellsuche, Residuenanalyse; Einblicke in Robuste Regression. Durchrechnung und Diskussion von Anwendungsbeispielen.
General Information
- Language
- English
- Levels
- BSC , MSC , WBZ
- Frequency
- Yearly recurring
Examination
- Type
- session examination
- Mode
- written 120 minutes
- Aids
- One sheet of paper (A4, front and back) with a machine- or handwritten summary
- Digital
- The exam takes place on devices provided by ETH Zurich.
Course Components
| Type | Title | Time & Place | Hours |
|---|---|---|---|
| lecture with exercise | Statistical Modelling |
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4 h weekly |
Offered In
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Kernfächer aus Bereichen der angewandten Mathematik ... (vollständiger Titel: Kernfächer aus Bereichen der angewandten Mathematik und weiteren anwendungsorientierten Gebieten)
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Wahlfächer (Von den angebotenen Wahlfächern müssen mindestens zwei Lerneinheiten erfolgreich abgeschlossen werden. Als Wahlfächer für Rechnergestützte Wissenschaften Master gelten automatisch (ohne Anrechnungsgesuch) auch alle Kernfächer/Vertiefungsfächer (aber nicht Wahlfächer!) aus folgenden Studiengängen: Informatik Master Mathematik Master Physik Master Elektrotechnik und Informationstechnologie Master Data Science Master Robotics, Systems and Control Master Statistik Master Neural Systems and Computation Master gemäss den angegebenen Abschnittsreferenzen.)
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Kernfächer (Für das Master-Diplom in Angewandter Mathematik ist die folgende Zusatzbedingung (nicht in myStudies ersichtlich) zu beachten: Mindestens 14 KP der erforderlichen 26 KP aus Kern- und Wahlfächern müssen aus Bereichen der angewandten Mathematik und weiteren anwendungsorientierten Gebieten stammen.)
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Kernfächer aus Bereichen der angewandten Mathematik (vollständiger Titel: Kernfächer aus Bereichen der angewandten Mathematik und weiteren anwendungsorientierten Gebieten)
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Statistik Master (Die hier aufgelisteten Lehrveranstaltungen gehören zum Curriculum des Master-Studiengangs Statistik. Die entsprechenden KP gelten nicht als Mobilitäts-KP, auch wenn gewisse Lerneinheiten nicht an der ETH Zürich belegt werden können.)
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