8. Vorlesung (06.12.2016): Bedingte Varianz und Kovarianz

Steyer, Rolf GND

Vorlesungsinhalte: Effektfunktionen bei drei Werten eines Regressors (Treatment-Variable mit drei Werten), Effektfunktionen und deren Parametrisierung (durch Indikatorvariablen) beim Nonortho-Beispiel, Schätzung des saturierten Modells beim Nonortho-Beispiel, Interpretation der Regressionsparameter: Schätzung bedingter Treatment-Effekte, Prüfung der Hypothese: Es gibt gar keine Treatment-Effekte beim Nonortho-Beispiel, Prüfung der Hypothese: Es gibt keine Interaktion zwischen den beiden Faktoren beim Nonortho-Beispiel, Hypothese: Die durchschnittlichen Treatment-Effekt sind gleich 0

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Steyer, Rolf: 8. Vorlesung (06.12.2016): Bedingte Varianz und Kovarianz. Jena 2016.

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