3 kredit, 8 kontakt óra + 12 óra önálló tanulás + 8 óra feladatmegoldás gyakorlás
Tárgyfelelős: Dr. Lang Zsolt
A tárgy célja az általánosított lineáris modellek elméleti alapjainak és gyakorlati alkalmazásának, a megfelelő R csomagok használatának ismertetése és gyakorlása.
Tematika:
Logisztikus regresszió, binomiális és kvázibinomiális modell. Poisson, kvázi-Poisson és negatív binomiális regresszió. Általánosított lineáris modellek, véletlen és szisztematikus komponens, kapcsolati függvény. Speciális esetei a lineáris regresszió, ANOVA, ANCOVA. Diszperziós paraméteres exponenciális eloszláscsalád. Természetes paraméter, kanonikus link függvény. Likelihood függvény, a véletlen komponens várható értéke és varianciája. Likelihood egyenletrendszer, a paraméterek maximum likelihood becslése. Modellszelekció, likelihood-hányados próba, AIC és BIC információs kritériumok. Zéró inflált és hurdle modellek.
Kötelező irodalom:
Agresti A (2002). Categorical Data Analysis, 2nd Edition. Wiley, New York.
Ajánlott irodalom:
Dunn PK, Smyth GK (2018). Generalized Linear Models With Examples in R. Springer, New York.
Számonkérés:
Írásbeli vizsga (elméleti kérdések) és egy beadandó R-es modellezési feladat.