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de  Wahrscheinlichkeit und Regression

Speakers: Prof. Dr. Rolf Steyer

Winter term 2003/2004, Course, Course length: 25.00 hours, Language: German, Topic: Wahrscheinlichkeit und Regression

Inhalte

Wiederholung der Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie, Zufallsexperiment, Wahrscheinlichkeitsraum, bedingte Wahrscheinlichkeit und Unabhängigkeit von Ereignissen, Zufallsvariablen, Erwartungswerte, Varianzen, Kovarianzen, Korrelationen, bedingte Erwartungswerte, der allgemeine Begriff der Regression oder bedingten Erwartung und der Determinationskoeffizient, lineare und nicht lineare Regression, multiple Regression (linear und bedingte lineare), lineare Quasi-Regression, bedingte Varianz und Kovarianz, Matrizenrechnung, allgemeine multiple Regression, Paradoxa bei Regressionen, individuelle und durchschnittliche kausale Effekte, bedingte durchschnittliche kausale Effekte.



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Literatur

  • Steyer, R. (2002). Wahrscheinlichkeit und Regression. Berlin: Springer.
  • Steyer, R. und Eid, M. (2001). Messen und Testen. Berlin: Springer. [Kap. 1, 9-11, 13, 14, 16, 17, 19, Anhänge A - D.]
Das Buch zur Vorlesung

Datum
Thema
Videos
Präsentation (PDF)
Tafelbilder
14.10.2003
Einführung
 
21.10.2003
Teil I Wahrscheinlichkeitstheorie
Wahrscheinlichkeit
28.10.2003
Bedingte Wahrscheinlichkeit
Zufallsvariablen
04.11.2003
Erwartungswert, Varianz, Kovarianz und Korrelation
 
11.11.2003
Teil II Regressionstheorie
Kovarianz und Korrelation
Der allgemeine Regressionsbegriff, Teil 1
 
18.11.2003
Der allgemeine Regressionsbegriff, Teil 2
Einfache lineare Regression, Teil 1
 
25.11.2003
Einfache nichtlineare Regression
02.12.2003
Zweifache lineare Regression
09.12.2003
Bedingte lineare Regression
16.12.2003
Bedingte Varianz und Kovarianz, Partialkorrelation
06.01.2004
Matrizen
 
13.01.2004
Multiple lineare Regression
 
20.01.2004
Teil III Kausale Regression
Das Allgemeine Lineare Modell
Paradoxien der Regression
 
27.01.2004
Individuelle und durchschnittliche Kausale Effekte
 
 
03.02.2004
Bedingte Kausale Effekte
 

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