12. Vorlesung (24.01.2019): Latent-Class-Analyse

Vorlesungsinhalte: Das Latent-Class-Modell; Grundidee und Annahmen; Theorem der totalen Wahrscheinlichkeit; Bayes-Theorem; Datenerzeugung für ein Latent-Class-Modell; Analyse der erzeugten Daten mit Winmira; Interpretation der geschätzten Parameter und Vergleich mit den wahren Parametern

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