8. Vorlesung (12.12.2017): Bedingte Effekte

Steyer, Rolf GND

Vorlesungsinhalte: Bedingte lineare Regression bei einem 2x3-faktoriellen Design; Bedingte Effekte als Differenzen zweier bedingter Erwartungswerte; Bedingte Effekte als Werte der Effektfunktion; Bedingte Effekte als Parameter oder deren Kombination in einer Parametrisierung der Effektfunktion; Die Werte der Intercept-Funktion als bedingte Erwartungswerte; Die Werte der Intercept-Funktion in einer Parametrisierung der Intercept-Funktion; Datenanalyse mit Schätzung der Parameter; Prüfung der Hypothese: Gar kein Treatmenteffekt; Prüfung der Hypothese: Bedingter Treatmenteffekt in der Bedingung Z=0 ist null.

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Steyer, Rolf: 8. Vorlesung (12.12.2017): Bedingte Effekte. Jena 2017.

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