13. Vorlesung (19.01.2017): Graded-Response-Modelle

Vorlesungsinhalte: Graded-Response-Modelle mit Logit- und Probit-Linkfunktionen, Grundannahmen und Implikationen für die Kategorien-Wahrscheinlichkeiten, Schwellen und Diskriminationsparameter in diesen Modellen, Anwendung des Probit-GR-Modells für die Daten der Skala, Wohlbefinden des MDBF zum Zeitpunkt 1, Arten der Fixierung der Skala der latenten Variablen, Verallgemeinerung des Modells für ein Latent-State-Modell zu drei Messzeitpunkten

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