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

Steyer, Rolf GND

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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Steyer, R., 2018. 13. Vorlesung (01.02.2018): Latent-Class-Modell, Item-Response-Theorie (Wintersemester 2017/2018). Jena.
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