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7. Übung (10.07.2019): Fragestunde

Vorlesungsinhalt: Organisatorisches zu Klausuren; Allgemeines; Probeklausur; Wiederholungen

4. Übung (29.05.2019): t-Tests

Vorlesungsinhalt: Offene Fragen; Einstichproben-t-Test; Zweistichproben-t-Test; Abhängiger t-Test

3. Übung (15.05.2019): χ2-Tests

Vorlesungsinhalt: Offene Fragen; X2-Verteilungstest; X2-Test auf Unabhängigkeit; X2-Test auf Homogenität; R-Befehle für Verteilungen

14. Vorlesung (29.01.2019)

Vorlesungsinhalt: Offene Fragen; Bias-Aufgabe; Weitere Kausalitätsbedingungen; Zetteltool

7. Vorlesung (28.01.2019)

Vorlesungsinhalt: Offene Fragen; Stochastische vs. feste Regressoren; Das allgemeine lineare Modell (ALM); Allgemeine lineare Hypothesen (ALH); ALM und ALH in R

13. Vorlesung (22.01.2019)

Vorlesungsinhalt: Offene Fragen; Stochastische vs. regressive Unabhängigkeit; Bedingte vs. unbedingte regressive Unabhängigkeit; Bias, ATE und PFE

12. Vorlesung (15.01.2019)

Vorlesungsinhalt: Offene Fragen; Aufgaben zu Berechnungen und Bedingungen überprüfen; weitere Kausalitätsbedingungen; ATE und Bias

6. Vorlesung (14.01.2019)

Vorlesungsinhalt: Offene Fragen; Matrizen; Erwartungswerte und Kovarianzen mit Vektoren; Anwendung Parameter in der multiplen linearen Regression

11. Vorlesung (08.01.2019)

Vorlesungsinhalt: Offene Fragen; Aufgabe zu Kausaler Effekt; Aufgaben zur Unverfälschtheit

10. Vorlesung (18.12.2018)

Vorlesungsinhalt: Offene Fragen; Pfadmodelle; Joe-Ann-Beispiel; Unverfälschtheit

5. Vorlesung (17.12.2018)

Vorlesungsinhalt: Offene Fragen; Hypothesen ausdrücken; Aufbau von g-Funktionen; Effekte in g-Funktionen; EffectLiteR

9. Vorlesung (11.12.2018)

Vorlesungsinhalt: Offene Fragen; Latente Variablen; T-Äquivalenz; T-Kongenerität; Methodenfaktor; Effektarten; von KTT zu LST-R