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2020-02-04

14. Vorlesung (04.02.2020): Zusammenfassung der gesamten Vorlesung

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2020-02-03

15. Vorlesung (03.02.2020)

Vorlesungsinhalt: Joe and Ann with Self-Selection; Joe and Ann with Randomized Assignment
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2020-01-28

13. Vorlesung (28.01.2020): Hypothese: Keine Interaktion im Zellenmittelwertmodell...

Vorlesungsinhalte: Hypothese: Keine Interaktion im Zellenmittelwertmodell und als Allgemeine Lineare Hypothese., Hypothese: Kein Haupteffekt des Treatmentfaktors im Zellenmittelwertmodell und als Allgemeine Lineare Hypothese., Die Formulierung dieser Hypothesen in Termini der bedingten...
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2020-01-27

14. Vorlesung (27.01.2020)

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2020-01-21

12. Vorlesung (21.01.2020): Das Allgemeine Lineare Modell

Vorlesungsinhalte: Das Allgemeine Lineare Modell, Modellannahmen, Schätzer der Regressionskoeffizienten, Kovarianzmatrix der Schätzer der Regressionskoeffizienten, Die Allgemeine Lineare Hypothese (ALH), F-Wert für die ALH, Die wichtigsten Formeln zum ALM, Beispiel:...
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2020-01-20

13. Vorlesung (20.01.2020)

Vorlesungsinhalt: Some Examples; Joe and Ann with Self-Selection; Joe and Ann Homogeneous
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2020-01-14

11. Vorlesung (14.01.2020): Multiple Lineare Regression

Vorlesungsinhalte: Rechenregeln für Kovarianzmatrizen, Multiple lineare Regression: Allgemeine Definition, Einige Spezialfälle, Eigenschaften des Residuums, Darstellung in Vektornotation, Identifikation des Achsenabschnitts, Identifikation der partiellen Regressionskoeffizienten, ...
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2020-01-14

11. Vorlesung (14.01.2020)

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2020-01-13

12. Vorlesung (13.01.2020)

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2020-01-07

10. Vorlesung (07.01.2020): Matrizenrechnung

Vorlesungsinhalte: Matrizenrechnung, Arten von Matrizen (Symmetrische Matrix, Diagonalmatrix, etc.), Matrizenoperationen (Addieren, Multiplizieren, etc.), Inverse einer Matrix, Rang einer Matrix, Rang und Invertierbarkeit einer Matrix, Rechenregeln für Matrizen, ...
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2020-01-07

10. Vorlesung (07.01.2020)

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2020-01-06

11. Vorlesung (06.01.2020)

Vorlesungsinhalte: Modelltest für ein Modell mit latenter Kovariate und latenter Outcomevariable: Modell essentiell tau-äquivalenter Variablen, Modelltest für ein Modell mit latenter Kovariate und latenter Outcomevariable: Modell kongenerischer Variablen, Grundidee eines Methodenfaktors, ...
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2019-12-17

9. Vorlesung (17.12.2019): Bedingte Kovarianz

Vorlesungsinhalte: Bedingte Kovarianz, Bedingte Varianz, Rechenregeln für bedingte Varianzen und Kovarianzen, Bedingte Korrelation, Partialkorrelation, Joe-Ann-Beispiel
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2019-12-17

9. Vorlesung (17.12.2019)

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2019-12-16

10. Vorlesung (16.12.2019)

Vorlesungsinhalte: Latente-Variablen-Modelle für Kovariate und Outcome-Variable, EffectLiteR-Analyse mit latenter Kovariate und latenter Outcome-Variable, Messmodell in jeder der beiden Zellen des Designs (des vollständigen Klauer-Datensatzes), Identifikation der Varianz der latenten...
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2019-12-10

8. Vorlesung (10.12.2019): Parametrisierung der g-Funktionen mit Indikatorvariablen

Vorlesungsinhalte: g-Funktionen im 3 x 3-Nonortho-Beispiel, Parametrisierung der g-Funktionen mit Indikatorvariablen, Bedeutung der Parameter in dieser Parametrisierung, Bedingte und durchschnittliche Effekte im Nonortho-Beispiel, Nonorthogonale ANOVA nach Typ I, II, und III...
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2019-12-10

8. Vorlesung (10.12.2019)

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2019-12-09

9. Vorlesung (09.12.2019)

Vorlesungsinhalte: g-Funktionen im 3 x 3-Nonortho-Beispiel, Parametrisierung der g-Funktionen mit Indikatorvariablen, Bedeutung der Parameter in dieser Parametrisierung, Bedingte und durchschnittliche Effekte im Nonortho-Beispiel, Nonorthogonale ANOVA nach Typ I, II, und III...
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2019-12-03

7. Vorlesung (03.12.2019)