Motivation

Modelle werden meist dazu verwendet, um komplexe Sachverhalte zu beschreiben und Erklärungen für deren Wirkungsweise, Ursachen und Zusammenhänge zu finden. In diesem Seminar wollen wir uns mit der einfachen statistischen Modellbildung beschäftigen.

Das Wesentliche und gleichzeitig auch das Schwierigste bei der Modellbildung ist die Identifizierung und Zuordnung der einzelnen Bausteine und nicht - wie oft angenommen - die einem statistischen Modell zugrundeliegende Mathematik. Obwohl die mathematischen Grundlagen für die Anwendung bestimmter Modellvorstellungen enorm wichtig und Kenntnisse darüber auch für die Abschätzung der Güte und Gültigkeit eines Modells erforderlich sind, spielen formale und mathematische Details in der Anwendung sehr oft nur eine nebensächliche Rolle.

In diesem Seminar sollten die Ziele, Einschränkungen, Vor- und Nachteile statistischer Modelle anhand von theoretischen, aber auch praktischen Überlegungen näher gebracht werden. Die Klärung der zentralen Fragen jeder Art von Modellbildung stehen dabei im Vordergrund, d.h.:

• wie kann ich mit möglichst einfachen Mitteln die “Wirklichkeit” möglichst gut zu beschreiben?
• wie kann ich beurteilen, ob mein Modell gut ist (zumindest im Vergleich mit anderen Modellen)?
• wie kann ich die Wichtigkeit einzelner Modellbausteine beurteilen?
• welche Erkenntnisse darf ich aus meinem Modell auf die Wirklichkeit übertragen?