Fallbeispiel: Kreditscoring

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Fallbeispiel: Kreditscoring"

Transkript

1 Fallbeispiel: Kreditscoring Stefan Lang 14. Juni 2005 SS 2005 Datensatzbeschreibung (1) Ziel Untersuchung der Bonität eines Kunden in Abhängigkeit von erklärenden Variablen Zielvariable Bonität des Kunden: 1 =Kunde nicht kreditwürdig, 0 = Kunde kreditwürdig Datenbeispiel: Kreditscoring 1

2 Datensatzbeschreibung (2) Variable Beschreibung boni Bonität des Kunden: 1 = Kunde nicht kreditwürdig, d.h. Kredit wurde nicht zurückbezahlt 0 = Kunde kreditwürdig laufz Laufzeit des Kredits in Monaten moral Frühere Zahlungsmoral des Kunden: 1 = gute Moral 0 = schlechte Moral zweck Verwendungszweck : 1 = privat 0 = geschäftlich hoehe Kredithöhe geschl Geschlecht : 1 = männlich 0 = weiblich famst Familienstand: 1 = verheiratet 0 = ledig konto laufendes Konto 1 = gutes Konto 2 = schlechtes Konto 3 = kein Konto Datenbeispiel: Kreditscoring 2 Deskriptive Auswertung (1) Histogramm: Kredithöhe Histogramm: Kredithöhe Kredithöhe Kredithöhe Abbildung 1: Histogramm und Kerndichteschätzer Kredithöhe. Datenbeispiel: Kreditscoring 3

3 Deskriptive Auswertung (2) Histogramm: Laufzeit des Kredits Histogramm: Laufzeit des Kredits Laufzeit Laufzeit Abbildung 2: Histogramm und Kerndichteschätzer Laufzeit. Datenbeispiel: Kreditscoring 4 Logitmodell (1) boni i B(1, π i ) π i = exp(η i) 1 + exp(η i ) η i = β 0 + β 1 laufz i Geschätztes Modell LR chi2(1) = Log likelihood = Pseudo R2 = boni Coef. Std. Err. z P> z [95% Conf. Interval] laufz _cons Datenbeispiel: Kreditscoring 5

4 Logitmodell (2) Geschätztes Modell (Odds ratios) LR chi2(1) = Log likelihood = Pseudo R2 = boni Odds Ratio Std. Err. z P> z [95% Conf. Interval] laufz Verwende alternativ die zentrierte Laufzeit, d.h. laufzc = laufz laufz = laufz 20.9 und erhalte boni i B(1, π i ) π i = exp(η i) 1 + exp(η i ) η i = β 0 + β 1 laufzc i Datenbeispiel: Kreditscoring 6 Logitmodell (3) Geschätztes Modell LR chi2(1) = Log likelihood = Pseudo R2 = boni Coef. Std. Err. z P> z [95% Conf. Interval] laufzc _cons Geschätztes Modell (Odds ratios) LR chi2(1) = Log likelihood = Pseudo R2 = boni Odds Ratio Std. Err. z P> z [95% Conf. Interval] laufzc Datenbeispiel: Kreditscoring 7

5 Logitmodell (4) η i = β 0 + β 1 laufzc i + β 2 hoehec i hoehec = hoehe hoehe = hoehe 3.27 Geschätztes Modell LR chi2(2) = Log likelihood = Pseudo R2 = boni Coef. Std. Err. z P> z [95% Conf. Interval] laufzc hoehec _cons Datenbeispiel: Kreditscoring 8 Logitmodell (5) Geschätztes Modell (Odds Ratios) LR chi2(2) = Log likelihood = Pseudo R2 = boni Odds Ratio Std. Err. z P> z [95% Conf. Interval] laufzc hoehec Modelliere den Einfluss der Kredithöhe durch ein Polynom, d.h. η i = β 0 + β 1 laufzc i + β 2 hoehec i + β 3 hoehe2c i + β 3 hoehe3c i Datenbeispiel: Kreditscoring 9

6 Logitmodell (6) Geschätztes Modell LR chi2(4) = Log likelihood = Pseudo R2 = boni Coef. Std. Err. z P> z [95% Conf. Interval] laufzc hoehec hoehe2c hoehe3c _cons Datenbeispiel: Kreditscoring 10 Logitmodell (7) Effekt der Kredithöhe Effekt der Kredithöhe exp(effekt der Kredithöhe) exp(effekt der Kredithöhe) Abbildung 3: Logitmodell Kreditscoring: Effekt der Kredithöhe (links) und exp(effekt der Kredithöhe) (rechts). Abbildung ohne zusätzliche Stützstellen ab Kredithöhe Datenbeispiel: Kreditscoring 11

7 Logitmodell (8) Effekt der Kredithöhe Effekt der Kredithöhe exp(effekt der Kredithöhe) exp(effekt der Kredithöhe) Abbildung 4: Logitmodell Kreditscoring: Effekt der Kredithöhe (links) und exp(effekt der Kredithöhe) (rechts). Abbildung mit zusätzlichen Stützstellen ab Kredithöhe Datenbeispiel: Kreditscoring 12 Logitmodell (9) Weitere Visualisierungsvariante: Geschätzte Wahrscheinlichkeiten in Abhängigkeit der Kredithöhe, wenn die übrigen Kovariablen bei ihrem Mittelwert festgehalten werden. Hier bei laufzc = 0 bzw. laufz = π = exp(β 0 + β 2 hoehec i + β 3 hoehe2c i + β 3 hoehe3c i ) 1 + exp(β 0 + β 2 hoehec i + β 3 hoehe2c i + β 3 hoehe3c i ) Datenbeispiel: Kreditscoring 13

8 Logitmodell (10) geschätzte Ausfallw.keiten versus Kredithöhe (laufz=20.9) geschätzte Ausfallw.keiten versus Kredithöhe (laufz=20.9) gesch. Wahrscheinlichkeiten gesch. Wahrscheinlichkeiten Abbildung 5: Logitmodell Kreditscoring: geschätzte Ausfallwahrscheinlichkeit in Abhängigkeit der Kredithöhe, wenn die Laufzeit 20.9 Monate beträgt. Rechte Grafik ohne zusätzliche Stützstellen, linke Grafik mit zusätzlichen Stützstellen. Datenbeispiel: Kreditscoring 14

Fallstudie: Schadenshäufigkeiten bei Kfz-Versicherungen

Fallstudie: Schadenshäufigkeiten bei Kfz-Versicherungen Fallstudie: Schadenshäufigkeiten bei Kfz-Versicherungen Stefan Lang 12 Oktober 2005 WS 05/06 Datensatzbeschreibung (1) Daten Versicherungsdaten für Belgien ca 160000 Beobachtungen Ziel Analyse der Risikostruktur

Mehr

29. Mai 2006. 5. Bei Unterschleif gilt die Klausur als nicht bestanden und es erfolgt eine Meldung an das Prüfungsamt.

29. Mai 2006. 5. Bei Unterschleif gilt die Klausur als nicht bestanden und es erfolgt eine Meldung an das Prüfungsamt. L. Fahrmeir, C. Belitz Department für Statistik Bitte für die Korrektur freilassen! Aufgabe 1 2 3 4 Punkte Klausur zur Vorlesung Statistik III für Studenten mit Wahlfach Statistik 29. Mai 2006 Hinweise:

Mehr

8. Februar 2007. 5. Bei Unterschleif gilt die Klausur als nicht bestanden und es erfolgt eine Meldung an das Prüfungsamt.

8. Februar 2007. 5. Bei Unterschleif gilt die Klausur als nicht bestanden und es erfolgt eine Meldung an das Prüfungsamt. L. Fahrmeir, C. Belitz Department für Statistik Bitte für die Korrektur freilassen! Aufgabe 1 2 3 4 Punkte Klausur zur Vorlesung Statistik III für Studenten mit Wahlfach Statistik 8. Februar 2007 Hinweise:

Mehr

Analog zu Aufgabe 16.1 werden die Daten durch folgenden Befehl eingelesen: > kredit<-read.table("c:\\compaufg\\kredit.

Analog zu Aufgabe 16.1 werden die Daten durch folgenden Befehl eingelesen: > kredit<-read.table(c:\\compaufg\\kredit. Lösung 16.3 Analog zu Aufgabe 16.1 werden die Daten durch folgenden Befehl eingelesen: > kredit

Mehr

Kapitel 4: Binäre Regression

Kapitel 4: Binäre Regression Kapitel 4: Binäre Regression Steffen Unkel (basierend auf Folien von Nora Fenske) Statistik III für Nebenfachstudierende WS 2013/2014 4.1 Motivation Ausgangssituation Gegeben sind Daten (y i, x i1,...,

Mehr

Kategoriale abhängige Variablen: Logit- und Probit -Modelle. Statistik II

Kategoriale abhängige Variablen: Logit- und Probit -Modelle. Statistik II Kategoriale abhängige Variablen: Logit- und Probit -Modelle Statistik II Wiederholung Literatur Annahmen und Annahmeverletzungen Funktionen Exponenten, Wurzeln usw. Das Problem Das binäre Logit-Modell

Mehr

Generalisierte lineare Modelle. Statistik 3 im Nebenfach. Binäre Regressionsmodelle. 4.1 Binäre Regression

Generalisierte lineare Modelle. Statistik 3 im Nebenfach. Binäre Regressionsmodelle. 4.1 Binäre Regression Generalisierte lineare Modelle Statistik 3 im Nebenfach Friedrich Leisch Institut für Statistik Ludwig-Maximilians-Universität München WS 2010/2011 basierend auf Fahrmeir, Kneib & Lang (2007) 4 Generalisierte

Mehr

Kategoriale abhängige Variablen:

Kategoriale abhängige Variablen: Kategoriale abhängige Variablen: Logit- und Probit -Modelle Statistik II Literatur Annahmen und Annahmeverletzungen Funktionen Exponenten, Wurzeln usw. Das Problem Das binäre Logit-Modell Statistik II

Mehr

Klausur zur Vorlesung Statistik III für Studenten mit dem Wahlfach Statistik

Klausur zur Vorlesung Statistik III für Studenten mit dem Wahlfach Statistik Ludwig Fahrmeir, Nora Fenske Institut für Statistik Bitte für die Korrektur freilassen! Aufgabe 1 2 3 4 Punkte Klausur zur Vorlesung Statistik III für Studenten mit dem Wahlfach Statistik 29. März 21 Hinweise:

Mehr

Kreditscoring zur Klassifikation von Kreditnehmern. Variablenübersicht des Datensatzes "Kreditscoring zur Klassifikation von Kreditnehmern"

Kreditscoring zur Klassifikation von Kreditnehmern. Variablenübersicht des Datensatzes Kreditscoring zur Klassifikation von Kreditnehmern Ergänzung zu Janssen/Laatz, Statistische Datenanalyse mit SPSS 1 Kreditscoring zur Klassifikation von Kreditnehmern Beschreibung des Datensatzes Die Vergabe von Privatkrediten wird von der Bonität der

Mehr

Datei Kredit.sav, Variablenbeschreibung und Umkodierungen. Variablenübersicht des Datensatzes "Kreditscoring zur Klassifikation von Kreditnehmern"

Datei Kredit.sav, Variablenbeschreibung und Umkodierungen. Variablenübersicht des Datensatzes Kreditscoring zur Klassifikation von Kreditnehmern A Beschreibung des Original-Datensatzes Kreditscoring Die vorliegende Datei enthält die Daten aus einer geschichteten Lernstichprobe, welche von einer süddeutschen Großbank durchgeführt wurde. Bei einer

Mehr

Klausur zur Vorlesung Statistik III für Studenten mit Wahlfach Statistik. 7. Februar 2008

Klausur zur Vorlesung Statistik III für Studenten mit Wahlfach Statistik. 7. Februar 2008 L. Fahrmeir, G. Walter Department für Statistik Bitte für die Korrektur freilassen! Aufgabe 3 4 Punkte Klausur zur Vorlesung Statistik III für Studenten mit Wahlfach Statistik 7. Februar 8 Hinweise:. Überprüfen

Mehr

Ökonomische Konsequenzen gefährlichen Konsums

Ökonomische Konsequenzen gefährlichen Konsums Ökonomische Konsequenzen gefährlichen Konsums Dr. Tobias Effertz Uni Hamburg Vortrag bei der DGGÖ am 11.03.2013 in Essen Gefährlicher Konsum und gefährliche Konsumgüter Tabak Bei bestimmungsgemäßem Konsum

Mehr

Prüfung im Fach Ökonometrie im WS 2011/12 Aufgabenteil. Name, Vorname. Matrikelnr. Studiengang. E-Mail-Adresse. Unterschrift

Prüfung im Fach Ökonometrie im WS 2011/12 Aufgabenteil. Name, Vorname. Matrikelnr. Studiengang. E-Mail-Adresse. Unterschrift Lehrstuhl für Statistik und empirische Wirtschaftsforschung Prof. Regina T. Riphahn, Ph.D. Prüfung im Fach Ökonometrie im WS 2011/12 Aufgabenteil Name, Vorname Matrikelnr. Studiengang E-Mail-Adresse Unterschrift

Mehr

Kreditstudie. Kreditsumme, -zins und -laufzeit betrachtet nach Wohnort und Geschlecht des/r Kreditnehmer/s

Kreditstudie. Kreditsumme, -zins und -laufzeit betrachtet nach Wohnort und Geschlecht des/r Kreditnehmer/s Kreditstudie Kreditsumme, -zins und -laufzeit betrachtet nach Wohnort und Geschlecht des/r Kreditnehmer/s CHECK24 2015 Agenda 1 2 3 4 5 Zusammenfassung Methodik Kreditsumme, -zins & -laufzeit nach Bundesland

Mehr

Grundzüge der Ereignisdatenanalyse

Grundzüge der Ereignisdatenanalyse Grundzüge der Ereignisdatenanalyse Regressionsmodelle Sommersemester 2009 Regressionsmodelle Event History Analysis (1/48) Übersicht Wiederholung Exponential- und Weibull-Modell Weitere Modelle Regressionsmodelle

Mehr

Lehrstuhl für Statistik und empirische Wirtschaftsforschung Prof. Regina T. Riphahn, Ph.D. Prüfung im Fach Ökonometrie im WS 2011/12 Lösungsskizze

Lehrstuhl für Statistik und empirische Wirtschaftsforschung Prof. Regina T. Riphahn, Ph.D. Prüfung im Fach Ökonometrie im WS 2011/12 Lösungsskizze Lehrstuhl für Statistik und empirische irtschaftsforschung Prof. Regina T. Riphahn, Ph.D. Prüfung im ach Ökonometrie im S 20/2 Lösungsskizze Aufgabe (.5 Punkte) Sie verfügen über einen Datensatz, der Informationen

Mehr

Kommentierter SPSS-Ausdruck zur logistischen Regression

Kommentierter SPSS-Ausdruck zur logistischen Regression Daten: POK V AG 3 (POKV_AG3_V07.SAV) Kommentierter SPSS-Ausdruck zur logistischen Regression Fragestellung: Welchen Einfluss hat die Fachnähe und das Geschlecht auf die interpersonale Attraktion einer

Mehr

Semiparametrisches Kredit Scoring

Semiparametrisches Kredit Scoring Semiparametrisches Kredit Scoring Marlene Müller Fraunhofer Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik (ITWM) Kaiserslautern Bernd Rönz, Wolfgang Härdle Center for Applied Statistics and Economics

Mehr

Übersicht. VL Forschungsmethoden. Ereignisdatenanalyse

Übersicht. VL Forschungsmethoden. Ereignisdatenanalyse VL Forschungsmethoden Ereignisdatenanalyse 1 2 3 4 5 Übersicht VL Forschungsmethoden Event Data (1/45) Harold Macmillan, PM 1957-1963 The greatest challenge in politics: events, my dear boy, events Was

Mehr

Entscheidungsbaumverfahren

Entscheidungsbaumverfahren Entscheidungsbaumverfahren Allgemeine Beschreibung Der Entscheidungsbaum ist die Darstellung einer Entscheidungsregel, anhand derer Objekte in Klassen eingeteilt werden. Die Klassifizierung erfolgt durch

Mehr

Einfache Modelle für Paneldaten. Statistik II

Einfache Modelle für Paneldaten. Statistik II Einfache Modelle für daten Statistik II Wiederholung Literatur daten Policy-Analyse II: Statistik II daten (1/18) Literatur Zum Nachlesen Einfache Modelle für daten Wooldridge ch. 13.1-13.4 (im Reader)

Mehr

Präsentation auf der regionalen Nutzerkonferenz des Forschungsdatenzentrums der Länder am 21./22.04.2005 in Berlin

Präsentation auf der regionalen Nutzerkonferenz des Forschungsdatenzentrums der Länder am 21./22.04.2005 in Berlin Betriebliche Weiterbildung im europäischen Vergleich Neue Analysemöglichkeiten auf Basis der Mikrodaten der zweiten europäischen Weiterbildungserhebung (CVTS2) Präsentation auf der regionalen Nutzerkonferenz

Mehr

5 Zusammenhangsmaße, Korrelation und Regression

5 Zusammenhangsmaße, Korrelation und Regression 5 Zusammenhangsmaße, Korrelation und Regression 5.1 Zusammenhangsmaße und Korrelation Aufgabe 5.1 In einem Hauptstudiumsseminar des Lehrstuhls für Wirtschafts- und Sozialstatistik machten die Teilnehmer

Mehr

Statistiken über die Bewerber/innen für die Masterstudiengänge am Institut für Statistik, LMU

Statistiken über die Bewerber/innen für die Masterstudiengänge am Institut für Statistik, LMU Statistiken über die Bewerber/innen für die Masterstudiengänge am Institut für Statistik, LMU Selina Kim und Andrea Wiencierz, fortgeschrieben von Paul Fink München, den 1. Juni 2015 Inhaltsverzeichnis

Mehr

2.Tutorium Generalisierte Regression

2.Tutorium Generalisierte Regression 2.Tutorium Generalisierte Regression - Binäre Regression - Moritz Berger: 04.11.2013 und 11.11.2013 Shuai Shao: 06.11.2013 und 13.11.2013 Institut für Statistik, LMU München 1 / 16 Gliederung 1 Erweiterte

Mehr

Florian Frötscher und Demet Özçetin

Florian Frötscher und Demet Özçetin Statistische Tests in der Mehrsprachigkeitsforschung Aufgaben, Anforderungen, Probleme. Florian Frötscher und Demet Özçetin florian.froetscher@uni-hamburg.de SFB 538 Mehrsprachigkeit Max-Brauer-Allee 60

Mehr

Tabelle 6a: Deskriptive Statistiken der metrischen Variablen

Tabelle 6a: Deskriptive Statistiken der metrischen Variablen Ergebnisse 77 5 Ergebnisse Das folgende Kapitel widmet sich der statistischen Auswertung der Daten zur Ü- berprüfung der Hypothesen. Die hier verwendeten Daten wurden mit den in 4.3 beschriebenen Instrumenten

Mehr

ε heteroskedastisch BINARY CHOICE MODELS Beispiele: Wahlentscheidung Kauf langlebiger Konsumgüter Arbeitslosigkeit Schätzung mit OLS?

ε heteroskedastisch BINARY CHOICE MODELS Beispiele: Wahlentscheidung Kauf langlebiger Konsumgüter Arbeitslosigkeit Schätzung mit OLS? BINARY CHOICE MODELS 1 mit Pr( Y = 1) = P Y = 0 mit Pr( Y = 0) = 1 P Beispiele: Wahlentscheidung Kauf langlebiger Konsumgüter Arbeitslosigkeit Schätzung mit OLS? Y i = X i β + ε i Probleme: Nonsense Predictions

Mehr

Statistische Auswertung

Statistische Auswertung Statistische Auswertung Organisation Schuldnerberatung des Diak. Werkes Hildesheim-Sarstedt Auswertungszeitraum 1/2011 bis 12/2011 1 Inhaltsverzeichnis 1 Gesamtanzahl der beratenen Haushalte... 3 2 Beratungssituation...

Mehr

Panelregression (und Mehrebenenanwendungen)

Panelregression (und Mehrebenenanwendungen) Panelregression (und Mehrebenenanwendungen) Henning Lohmann Universität zu Köln Lehrstuhl für Empirische Sozial- und Wirtschaftsforschung SOEP@Campus 2007, Universität Duisburg-Essen, 11. Oktober 2007

Mehr

Koeffizienten der Logitanalyse. Kurt Holm. Almo Statistik-System www.almo-statistik.de holm@almo-statistik.de kurt.holm@jku.at

Koeffizienten der Logitanalyse. Kurt Holm. Almo Statistik-System www.almo-statistik.de holm@almo-statistik.de kurt.holm@jku.at Koeffizienten der Logitanalyse Kurt Holm Almo Statistik-System www.almo-statistik.de holm@almo-statistik.de kurt.holm@jku.at 1 Kurt Holm Koeffizienten der Logitanalyse Eine häufig gestellte Frage lautet:

Mehr

Fortgeschrittene Statistik Logistische Regression

Fortgeschrittene Statistik Logistische Regression Fortgeschrittene Statistik Logistische Regression O D D S, O D D S - R A T I O, L O G I T T R A N S F O R M A T I O N, I N T E R P R E T A T I O N V O N K O E F F I Z I E N T E N, L O G I S T I S C H E

Mehr

6. Modelle mit binären abhängigen Variablen

6. Modelle mit binären abhängigen Variablen 6. Modelle mt bnären abhänggen Varablen 6.1 Lneare Wahrschenlchketsmodelle Qualtatve Varablen: Bnäre Varablen: Dese Varablen haben genau zwe möglche Kategoren und nehmen deshalb genau zwe Werte an, nämlch

Mehr

Auswertung und Darstellung wissenschaftlicher Daten (1)

Auswertung und Darstellung wissenschaftlicher Daten (1) Auswertung und Darstellung wissenschaftlicher Daten () Mag. Dr. Andrea Payrhuber Zwei Schritte der Auswertung. Deskriptive Darstellung aller Daten 2. analytische Darstellung (Gruppenvergleiche) SPSS-Andrea

Mehr

Einführung in die Logistische Regression. Fortbildung zur 19.Informationstagung Tumordokumentation

Einführung in die Logistische Regression. Fortbildung zur 19.Informationstagung Tumordokumentation Einführung in die Logistische Regression Fortbildung zur 9.Informationstagung Tumordokumentation Bernd Schicke, Tumorzentrum Berlin FB Bayreuth, 29.März 20 Gliederung Einleitung Schätzen von Maßzahlen

Mehr

Zeitreihen. Statistik II

Zeitreihen. Statistik II Statistik II Wiederholung Literatur -Daten Trends und Saisonalität Fehlerstruktur Statistik II (1/31) Wiederholung Literatur -Daten Trends und Saisonalität Fehlerstruktur Statistik II (1/31) Zum Nachlesen

Mehr

Statistische Auswertung der Daten von Blatt 13

Statistische Auswertung der Daten von Blatt 13 Statistische Auswertung der Daten von Blatt 13 Problemstellung 1 Graphische Darstellung der Daten 1 Diskussion der Normalverteilung 3 Mittelwerte und deren Konfidenzbereiche 3 Signifikanz der Behandlung

Mehr

Aufgaben zu Kapitel 1

Aufgaben zu Kapitel 1 Aufgaben zu Kapitel 1 Aufgabe 1 a) Öffnen Sie die Datei Beispieldatensatz.sav, die auf der Internetseite zum Download zur Verfügung steht. Berechnen Sie die Häufigkeiten für die beiden Variablen sex und

Mehr

4 Binäre Regressionsmodelle, Folien 2

4 Binäre Regressionsmodelle, Folien 2 4 Binäre Regressionsmodelle, Folien 2 Ludwig Bothmann (basierend auf Unterlagen von Nora Fenske) Statistik III für Nebenfachstudierende WS 2014/2015 4.5 Hypothesentests Lineare Hypothesen Betrachtet werden

Mehr

Commercial Banking. Kreditgeschäft. Gestaltung der Vertragsbeziehung: Sicherheiten, Kündigungsrechte, Relationship Banking,...

Commercial Banking. Kreditgeschäft. Gestaltung der Vertragsbeziehung: Sicherheiten, Kündigungsrechte, Relationship Banking,... Commercial Banking Kreditgeschäft Themen Rating, Ausfallrisiko erwarteter Verlust, unerwarteter Verlust, Pricing, Risikoabgeltung versus Kreditrationierung Gestaltung der Vertragsbeziehung: Sicherheiten,

Mehr

Herzinfarkt, Geschlecht und Diabetes mellitus

Herzinfarkt, Geschlecht und Diabetes mellitus Herzinfarkt, Geschlecht und Diabetes mellitus Ergebnisse des Berliner Herzinfarktregister (BHIR) Heinz Theres Hintergrund - vor allem im Alter < 76 Jahre - mit akutem Myokardinfarkt (AMI) haben eine höhere

Mehr

Übungen zur Vorlesung. Statistik 2. a) Welche Grundannahmen der linearen Regression sind in Modell (1) verletzt?

Übungen zur Vorlesung. Statistik 2. a) Welche Grundannahmen der linearen Regression sind in Modell (1) verletzt? Institut für Stochastik WS 2007/2008 Universität Karlsruhe JProf. Dr. H. Holzmann Blatt 7 Dipl.-Math. oec. D. Engel Übungen zur Vorlesung Statistik 2 Aufgabe 25 (keine Abgabe) Angenommen die Zielvariable

Mehr

PROC LOGISTIC: Warum sind die Koeffizienten nicht mit den Odds Ratios konsistent?

PROC LOGISTIC: Warum sind die Koeffizienten nicht mit den Odds Ratios konsistent? Anwendungen PROC LOGISTIC: Warum sind die Koeffizienten nicht mit den Odds Ratios konsistent? Ulrike Braisch, Rainer Muche Institut für Epidemiologie und Medizinische Biometrie Universität Ulm Schwabstraße

Mehr

Arbeit zu ungewöhnlichen Zeiten Arbeit mit erhöhtem Risiko für Sicherheit und Gesundheit?

Arbeit zu ungewöhnlichen Zeiten Arbeit mit erhöhtem Risiko für Sicherheit und Gesundheit? Arbeit zu ungewöhnlichen Zeiten Arbeit mit erhöhtem Risiko für Sicherheit und Gesundheit? Anna Wirtz und Friedhelm Nachreiner Gesellschaft für Arbeits-, Wirtschafts- und Organisationspsychologische Forschung

Mehr

Log-lineare Analyse I

Log-lineare Analyse I 1 Log-lineare Analyse I Einleitung Die log-lineare Analysemethode wurde von L.A. Goodman in den 60er und 70er Jahren entwickelt. Sie dient zur Analyse von Zusammenhängen in mehrdimensionalen Kontingenztafeln

Mehr

Skript zur Vorlesung Computerintensive Verfahren in der Statistik

Skript zur Vorlesung Computerintensive Verfahren in der Statistik Skript zur Vorlesung Computerintensive Verfahren in der Statistik Stefan Lang Institut für Statistik Ludwigstrasse 33 email: lang@stat.uni-muenchen.de 15. Januar 24 Ich bedanke mich bei zahlreichen StudentInnen

Mehr

Varianzanalyse (ANOVA: analysis of variance)

Varianzanalyse (ANOVA: analysis of variance) Varianzanalyse (AOVA: analysis of variance) Einfaktorielle VA Auf der Basis von zwei Stichproben wird bezüglich der Gleichheit der Mittelwerte getestet. Variablen müssen Variablen nur nominalskaliert sein.

Mehr

Statistische Auswertung

Statistische Auswertung Statistische Auswertung Organisation Schuldnerberatung des Diak. Werkes Hildesheim-Sarstedt Auswertungszeitraum 1/2009 bis 12/2009 Inhaltsverzeichnis 1 Gesamtanzahl der beratenen Haushalte... 2 2 Beratungssituation...

Mehr

Multiple Regression II: Signifikanztests, Gewichtung, Multikollinearität und Kohortenanalyse

Multiple Regression II: Signifikanztests, Gewichtung, Multikollinearität und Kohortenanalyse Multiple Regression II: Signifikanztests,, Multikollinearität und Kohortenanalyse Statistik II Übersicht Literatur Kausalität und Regression Inferenz und standardisierte Koeffizienten Statistik II Multiple

Mehr

90-minütige Klausur Statistik für Studierende der Kommunikationswissenschaft

90-minütige Klausur Statistik für Studierende der Kommunikationswissenschaft Prof. Dr. Helmut Küchenhoff SS08 90-minütige Klausur Statistik für Studierende der Kommunikationswissenschaft am 22.7.2008 Anmerkungen Überprüfen Sie bitte sofort, ob Ihre Angabe vollständig ist. Sie sollte

Mehr

Tutorial: Homogenitätstest

Tutorial: Homogenitätstest Tutorial: Homogenitätstest Eine Bank möchte die Kreditwürdigkeit potenzieller Kreditnehmer abschätzen. Einerseits lebt die Bank ja von der Vergabe von Krediten, andererseits verursachen Problemkredite

Mehr

Statistische Auswertung

Statistische Auswertung Statistische Auswertung Organisation Schuldnerberatung des Diak. Werkes Hildesheim-Sarstedt Auswertungszeitraum 1/2014 bis 12/2014 1 Inhaltsverzeichnis 1 Gesamtanzahl der beratenen Haushalte... 3 2 Beratungssituation...

Mehr

Grundlagen der Inferenzstatistik

Grundlagen der Inferenzstatistik Grundlagen der Inferenzstatistik (Induktive Statistik oder schließende Statistik) Dr. Winfried Zinn 1 Deskriptive Statistik versus Inferenzstatistik Die Deskriptive Statistik stellt Kenngrößen zur Verfügung,

Mehr

Vortrag Kredit. PM 08.07.2014 Seite 1

Vortrag Kredit. PM 08.07.2014 Seite 1 Vortrag Kredit PM Seite 1 Was glaubt ihr...was ein Kredit ist? Seite 2 Allgemein Thema Kredit // Definition Rückzahlung Seite 3 Kredit Personengruppen - Privatkunden z.b. Hr. Meier - Firmenkunden z.b.

Mehr

Im Namen Gottes? Zusammenhänge zwischen Religiosität, delinquenzbezogenen Normorientierungen, riskanten Freizeitstilen und Jugenddelinquenz

Im Namen Gottes? Zusammenhänge zwischen Religiosität, delinquenzbezogenen Normorientierungen, riskanten Freizeitstilen und Jugenddelinquenz Norddeutscher Kriminologischer Gesprächskreis Bielefeld, 9. Mai 2014 Im Namen Gottes? Zusammenhänge zwischen giosität, delinquenzbezogenen Normorientierungen, riskanten Freizeitstilen und Jugenddelinquenz

Mehr

Dynamische Modelle. 1 Ökonomische Relevanz. 2 Ökonometrische Modelle. a) Statisches Modell und Differenzenbildung

Dynamische Modelle. 1 Ökonomische Relevanz. 2 Ökonometrische Modelle. a) Statisches Modell und Differenzenbildung Universität Ulm 89069 Ulm Germany Prof. Dr. Werner Smolny Institut für Wirtschaftspolitik Fakultät für Mathematik und Wirtschaftswissenschaften Ludwig-Erhard-Stiftungsprofessur Institutsdirektor Sommersemester

Mehr

Multinomiale logistische Regression

Multinomiale logistische Regression Multinomiale logistische Regression Die multinomiale logistische Regression dient zur Schätzung von Gruppenzugehörigkeiten bzw. einer entsprechenden Wahrscheinlichkeit hierfür, wobei als abhänginge Variable

Mehr

a) Zeichnen Sie in das nebenstehende Streudiagramm mit Lineal eine Regressionsgerade ein, die Sie für passend halten.

a) Zeichnen Sie in das nebenstehende Streudiagramm mit Lineal eine Regressionsgerade ein, die Sie für passend halten. Statistik für Kommunikationswissenschaftler Wintersemester 2009/200 Vorlesung Prof. Dr. Helmut Küchenhoff Übung Cornelia Oberhauser, Monia Mahling, Juliane Manitz Thema 4 Homepage zur Veranstaltung: http://www.statistik.lmu.de/~helmut/kw09.html

Mehr

q Bitte Kopie des Schülerausweises beifügen q Bitte Immatrikulationsbescheinigung beifügen

q Bitte Kopie des Schülerausweises beifügen q Bitte Immatrikulationsbescheinigung beifügen Stammdaten-Erfassung für (neue) Arbeitnehmer Bitte ausfüllen, Unterlagen beifügen und an Ihre Steuerberaterpraxis weiterleiten! Für Rückfragen stehen wir Ihnen gern zur Verfügung (Tel. 05 21 / 13 13 99).

Mehr

Prüfung eines Datenbestandes

Prüfung eines Datenbestandes Prüfung eines Datenbestandes auf Abweichungen einzelner Zahlen vom erwarteten mathematisch-statistischen Verhalten, die nicht mit einem Zufall erklärbar sind (Prüfung auf Manipulationen des Datenbestandes)

Mehr

Herzlich willkommen! Unternehmensrating - Hintergründe und Auswirkungen Markus Glogowski Firmenkundenbetreuer VR Bank Kaufbeuren Tel.

Herzlich willkommen! Unternehmensrating - Hintergründe und Auswirkungen Markus Glogowski Firmenkundenbetreuer VR Bank Kaufbeuren Tel. Herzlich willkommen! Unternehmensrating - Hintergründe und Auswirkungen billiges Geld für gute Kreditkunden Rating Bonität ansteigende Pleitewelle Kreditklemme Kreditausfälle Themen: Was ist Rating? Warum

Mehr

Multivariate Analyseverfahren

Multivariate Analyseverfahren Multivariate Analyseverfahren Logistische Regression Prof. Dr. Stein 14.01.2014 & 20.01.2014 1 / 62 Inhaltsverzeichnis 1 Grundidee 2 3 4 5 2 / 62 Der Erklärungsgegenstand Soziale Forschungsgegenstände

Mehr

Der Augenatlas Ausgabe 1/2010

Der Augenatlas Ausgabe 1/2010 Der Augenatlas Ausgabe 1/2010 präsentiert von Agenda 1 Hintergrund-Information 2 Altersstruktur der Plattformnutzer Altersstruktur bei Augenbehandlungen - Altersstruktur: Behandlungen der Plattformnutzer

Mehr

Unsere Hilfe bei statistischen Analysen für wissenschaftliche Arbeiten

Unsere Hilfe bei statistischen Analysen für wissenschaftliche Arbeiten Unsere Hilfe bei statistischen Analysen für wissenschaftliche Arbeiten Sie schreiben eine wissenschaftliche Arbeit und müssen hierfür Daten statistisch analysieren? Sie haben bisher wenig Erfahrung im

Mehr

Auswertung und Darstellung wissenschaftlicher Daten (2)

Auswertung und Darstellung wissenschaftlicher Daten (2) Auswertung und Darstellung wissenschaftlicher Daten () Mag. Dr. Andrea Payrhuber SPSS-Andrea Payrhuber Ergebnisse dem Skalenniveau der einzelnen Daten entsprechend darstellen. nominalskalierte Daten. ordinalskalierte

Mehr

Arbeitszeit-Flexibilität auf Kosten der Sicherheit? Zum Zusammenhang zwischen der Variabilität der Arbeitszeit und der Häufigkeit von Arbeitsunfällen

Arbeitszeit-Flexibilität auf Kosten der Sicherheit? Zum Zusammenhang zwischen der Variabilität der Arbeitszeit und der Häufigkeit von Arbeitsunfällen Arbeitszeit-Flexibilität auf Kosten der Sicherheit? Zum Zusammenhang zwischen der Variabilität der Arbeitszeit und der Häufigkeit von Arbeitsunfällen Jana Greubel, Anna Arlinghaus und Friedhelm Nachreiner

Mehr

Statistische Auswertung:

Statistische Auswertung: Statistische Auswertung: Die erhobenen Daten mittels der selbst erstellten Tests (Surfaufgaben) Statistics Punkte aus dem Punkte aus Surftheorietest Punkte aus dem dem und dem Surftheorietest max.14p.

Mehr

Allgemeine Regressionsanalyse. Kovariablen / Prädiktoren / unabhängige Variablen X j R d, evtl. deterministisch

Allgemeine Regressionsanalyse. Kovariablen / Prädiktoren / unabhängige Variablen X j R d, evtl. deterministisch Prof. Dr. J. Franke Statistik II für Wirtschaftswissenschaftler 9.1 Allgemeine Regressionsanalyse Daten (X j, Y j ), j = 1,..., N unabhängig Kovariablen / Prädiktoren / unabhängige Variablen X j R d, evtl.

Mehr

Aufgaben zum Datenmanagement

Aufgaben zum Datenmanagement Aufgaben zum Datenmanagement Johannes Hain Lehrstuhl für Mathematik VIII Statistik 1/10 Datentransformationen Berechnung neuer Variablen Berechne das Durchschnittsalter und die Durchschnittsgröße beider

Mehr

Matrikel-Nr.: Fachrichtung: Sem.-Zahl: Seminarschein soll ausgestellt werden über ABWL Integrationsseminar BBL

Matrikel-Nr.: Fachrichtung: Sem.-Zahl: Seminarschein soll ausgestellt werden über ABWL Integrationsseminar BBL Institut für Geld- und Kapitalverkehr der Universität Hamburg Prof. Dr. Hartmut Schmidt Integrationsseminar zur Allgemeinen Betriebswirtschaftslehre und Bankbetriebslehre Wintersemester 2002/2003 Zuständiger

Mehr

Laufende Beratungsfälle

Laufende Beratungsfälle Seite 1 Laufende Beratungsfälle (ohne Abschlüsse) Insolvenzberatung Schuldnerberatung Gesamtberatung Beratungsfälle aus 1999 oder früher, die in 2000 fortgesetzt wurden 1724 1869 3593 Neue Beratungsfälle

Mehr

Zur Statistik im neuen Genehmigungsantrag

Zur Statistik im neuen Genehmigungsantrag Zur Statistik im neuen Genehmigungsantrag 21. Essener Informationstreffen, 12. März 2014 PD Dr. Nicole Heussen nheussen@ukaachen.de Institut für Medizinische Statistik RWTH Aachen Zur Statistik im neuen

Mehr

Kapitel 6: Zweifaktorielle Varianzanalyse

Kapitel 6: Zweifaktorielle Varianzanalyse Kapitel 6: Zweifaktorielle Varianzanalyse Durchführung einer zweifaktoriellen Varianzanalyse ohne Messwiederholung 1 Effektstärke und empirische Teststärke einer zweifaktoriellen Varianzanalyse ohne Messwiederholung

Mehr

Einkommensteuertabelle für 2015 Splittingtarif für Verheiratete Kirchensteuer 9%

Einkommensteuertabelle für 2015 Splittingtarif für Verheiratete Kirchensteuer 9% für Verheiratete Kirchensteuer 9% 16.000,00 0,00 0,00 0,00 0,00 16.000,00 0,00 % 0,00 % 16.050,00 0,00 0,00 0,00 0,00 16.050,00 0,00 % 0,00 % 16.100,00 0,00 0,00 0,00 0,00 16.100,00 0,00 % 0,00 % 16.150,00

Mehr

Analyse von Tabellen und kategorialen Daten

Analyse von Tabellen und kategorialen Daten Hans-Jürgen Andreß Jacques A. Hagenaars Steffen Kühnel Analyse von Tabellen und kategorialen Daten Log-lineare Modelle, latente Klassenanalyse, logistische Regression und GSK-Ansatz Mit 32 Abbildungen

Mehr

Survival Analysis (Modul: Lebensdaueranalyse)

Survival Analysis (Modul: Lebensdaueranalyse) Survival Analysis (Modul: Lebensdaueranalyse) ROLAND RAU Universität Rostock, Sommersemester 2014 24. Juni 2014 Roland Rau Survival Analysis 1 / 23 Link zum Editorial des International Journal of Epidemiology

Mehr

Das Multi-Channel. Channel-Verhalten der Online-Shopper - Empirische Ergebnisse zu den Wechselwirkungen. zwischen Vertriebskanälen im Handel -

Das Multi-Channel. Channel-Verhalten der Online-Shopper - Empirische Ergebnisse zu den Wechselwirkungen. zwischen Vertriebskanälen im Handel - Das Multi-Channel Channel-Verhalten der Online-Shopper - Empirische Ergebnisse zu den Wechselwirkungen zwischen Vertriebskanälen im Handel - Dipl.-Kfm. Sebastian van Baal, MBA Köln, 01. Juni 2004 Agenda

Mehr

CAFÉ BEISPIELLOS BERATUNG. Gordon Schmid. Beratung für Glücksspielsüchtige und deren Angehörige. Dipl. Sozialarbeiter

CAFÉ BEISPIELLOS BERATUNG. Gordon Schmid. Beratung für Glücksspielsüchtige und deren Angehörige. Dipl. Sozialarbeiter CAFÉ BEISPIELLOS Beratung für Glücksspielsüchtige und deren Angehörige BERATUNG Dipl. Sozialarbeiter Café Beispiellos / Lost in Space / DIGITAL voll normal?! Café Beispiellos seit 1987 Beratungsstelle

Mehr

Kapitel 1: Deskriptive Statistik

Kapitel 1: Deskriptive Statistik Kapitel 1: Deskriptive Statistik Grafiken Mit Hilfe von SPSS lassen sich eine Vielzahl unterschiedlicher Grafiken für unterschiedliche Zwecke erstellen. Wir besprechen hier die zwei in Kapitel 1.1 thematisierten

Mehr

Binäre Auswahlmodelle (Logit, Probit,...)

Binäre Auswahlmodelle (Logit, Probit,...) Binäre Auswahlmodelle (Logit, Probit,...) 27. November 204 In diesem Kapitel führen wir eine Klasse von Modellen für binäre Auswahlprobleme ein, deren wichtigste Vertreter das Logit- und das Probit-Modell

Mehr

3. Einführung in die Zeitreihenanalyse

3. Einführung in die Zeitreihenanalyse 3. Einführung in die Zeitreihenanalyse Dr. Johann Burgstaller Finance Department, JKU Linz (Dieser Foliensatz wurde zuletzt aktualisiert am 25. Dezember 2007.) Dr. Johann Burgstaller IK Empirische Kapitalmarktforschung

Mehr

Abbildung 1: Berufsbildende Schulformen und die Fachhochschulreife trugen wesentlich zum Anstieg der Studienberechtigtenquote bei

Abbildung 1: Berufsbildende Schulformen und die Fachhochschulreife trugen wesentlich zum Anstieg der Studienberechtigtenquote bei Abbildung 1: Berufsbildende Schulformen und die Fachhochschulreife trugen wesentlich zum Anstieg der Studienberechtigtenquote bei % 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 1967 1972 1977 1982 1987 1992 1997 2002

Mehr

Die binäre Logistische Regression ein vielseitiges und robustes Analyseinstrument sozialwissenschaftlicher Forschung

Die binäre Logistische Regression ein vielseitiges und robustes Analyseinstrument sozialwissenschaftlicher Forschung Die binäre Logistische Regression ein vielseitiges und robustes Analyseinstrument sozialwissenschaftlicher Forschung Eine Einführung für Anwender - Marcel Erlinghagen - Gelsenkirchen, Oktober 2003 Gliederung

Mehr

6.0 Logistische Regression. 6 Logistische Regression. 6.1 Das binäre Modell. 6 Logistische Regression

6.0 Logistische Regression. 6 Logistische Regression. 6.1 Das binäre Modell. 6 Logistische Regression 6.0 Logistische Regression 6.1 Das binäre Modell 6.1 Das binäre Modell Sei x der Vektor der Einflussgrößen mit einem Eins-Element, um die Regressionskonstante zu modellieren. Angenommen, es gilt das Regressionsmodell:

Mehr

Survival Analysis. Rene.Boeheim@jku.at. December 2008

Survival Analysis. Rene.Boeheim@jku.at. December 2008 Survival Analysis René Böheim Rene.Boeheim@jku.at December 2008 Basierend auf Cleves, Gould, and Gutierrez (2004), An Introduction to Survival Analysis using Stata, Revised Edition, Stata Press, Texas.

Mehr

ÖWA Sonderauswertung Finanzen. Basis: Studie ÖWA Plus 2007-IV

ÖWA Sonderauswertung Finanzen. Basis: Studie ÖWA Plus 2007-IV ÖWA Sonderauswertung Finanzen Basis: Studie ÖWA Plus 2007-IV Agenda Einleitung Affinität der User zu Finanzprodukten Analyse Cross-Selling-Potential Zielgruppenanalyse anhand soziodemographischer Merkmale

Mehr

Angewandte Statistik 3. Semester

Angewandte Statistik 3. Semester Angewandte Statistik 3. Semester Übung 5 Grundlagen der Statistik Übersicht Semester 1 Einführung ins SPSS Auswertung im SPSS anhand eines Beispieles Häufigkeitsauswertungen Grafiken Statistische Grundlagen

Mehr

Gesundheitliche Risiken bei dänischen und türkischen Studierenden und ihr Interesse an universitärer Gesundheitsförderung

Gesundheitliche Risiken bei dänischen und türkischen Studierenden und ihr Interesse an universitärer Gesundheitsförderung Gesundheitliche Risiken bei dänischen und türkischen Studierenden und ihr Interesse an universitärer Gesundheitsförderung Christiane Stock, Annette Salje, Nazmi Bilir* University of Southern Denmark, Esbjerg,

Mehr

Soziales Kapital als Ressource im Kontext von Migration und Integration

Soziales Kapital als Ressource im Kontext von Migration und Integration Soziales Kapital als Ressource im Kontext von Migration und Integration Dr. Sonja Haug Bundesamt für Migration und Flüchtlinge Nürnberg Sektion Soziale Ungleichheit und Sozialstrukturanalyse der DGS, Tagung

Mehr

Umfrage zu Potentialen sozialer Medien in Gefahrenlagen 1

Umfrage zu Potentialen sozialer Medien in Gefahrenlagen 1 Umfrage zu Potentialen sozialer Medien in Gefahrenlagen 1 Zusammenfassung Das vorliegende Dokument präsentiert die Zusammenfassung der Ergebnisse einer Umfrage, an der 696 Mitarbeiter der BOS (Behörden

Mehr

Statistischer Bericht

Statistischer Bericht Statistischer Bericht Organisation Muster-Beratungsstelle Auswertungszeitraum 1/2005 bis 12/2005 1 Inhaltsverzeichnis 1 Gesamtanzahl der beratenen Haushalte... 3 2 Beratungssituation... 3 2.1 Gesetzliche

Mehr

ZINSSÄTZE FÜR UNSERE BANKPRODUKTE AB 01. MÄRZ 2015

ZINSSÄTZE FÜR UNSERE BANKPRODUKTE AB 01. MÄRZ 2015 KONTO FREEDOM» WILLKOMMENSANGEBOT Zinssatz auf Guthaben bis 1.000.000 : 1,50 % p. a. : fester Zinssatz für 6 Monate Verzinst wird der Teil des Guthabens, der 15.000 übersteigt, bis max. 1.000.000. In den

Mehr

Verbriefung von Versicherungsrisiken

Verbriefung von Versicherungsrisiken Verbriefung von Versicherungsrisiken Institutstag 5. Mai 2015 1. Einführung Schadenversicherung Lebensversicherung 2. Wie funktioniert Verbriefung? 3. Einsatz als Rückversicherung 2 / 19 Histogramm der

Mehr

Webergänzung zu Kapitel 10

Webergänzung zu Kapitel 10 Webergänzung zu Kapitel 10 10.1.4 Varianzanalyse (ANOVA: analysis of variance) Im Kapitel 10 haben wir uns hauptsächlich mit Forschungsbeispielen beschäftigt, die nur zwei Ergebnissätze hatten (entweder

Mehr

Einführung in die Statistik mit EXCEL und SPSS

Einführung in die Statistik mit EXCEL und SPSS Christine Duller Einführung in die Statistik mit EXCEL und SPSS Ein anwendungsorientiertes Lehr- und Arbeitsbuch Zweite, überarbeitete Auflage Mit 71 Abbildungen und 26 Tabellen Physica-Verlag Ein Unternehmen

Mehr

Institut für Soziologie Dipl.-Soz. Benjamin Gedon. Methoden 2. Logistische Regression I

Institut für Soziologie Dipl.-Soz. Benjamin Gedon. Methoden 2. Logistische Regression I Institut für Soziologie Dipl.-Soz. Methoden 2 Logistische Regression I Programm Ergänzung zu letzter Sitzung: Interpretation nichtlinearer Effekte Anwendungsbereich der logistischen Regression Entwicklung

Mehr

Kap. 9: Regression mit einer binären abhängigen Variablen

Kap. 9: Regression mit einer binären abhängigen Variablen Kap. 9: Regression mit einer binären abhängigen Variablen Motivation Lineares Wahrscheinlichkeitsmodell Probit- und Logit-Regression Maximum Likelihood Empirisches Beispiel: Analyse der HMDA-Daten Ausblick:

Mehr

Felix Klug SS 2011. 2. Tutorium Deskriptive Statistik

Felix Klug SS 2011. 2. Tutorium Deskriptive Statistik 2. Tutorium Deskriptive Statistik Felix Klug SS 2011 Skalenniveus Weitere Beispiele für Skalenniveus (Entnommen aus Wiederholungsblatt 1.): Skalenniveu Nominalskala Ordinalskala Intervallskala Verhältnisskala

Mehr