13. Vorlesung (01.02.2018): Latent-Class-Modell

Vorlesungsinhalte: Das Latent-Class-Modell; Grundidee und Annahmen; Theorem der totalen Wahr-scheinlichkeit; Bayes-Theorem; Datenerzeugung für ein Latent-Class-Modell; Analyse der erzeugten Daten mit Winmira; Interpretation der geschätzten Parameter

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