Kurse: Kursinformationen

de  Regression

Kursleitung: Prof. Dr. Rolf Steyer

Wintersemester 2018/2019, Kurs, Sprache: Deutsch, Thema: Wahrscheinlichkeit und Regression

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Datum Thema Video Material
16.10.2018 selbständige Wiederholung Wahrscheinlichkeitstheorie Sitzung entfällt Wiederholungszettel
RRUebung
23.10.2018
  1. Einführung und Überblick
  2. Zufallsexperimente und Zufallsvariablen
  3. Wozu dienen bedingte Erwartungen?
  4. Fragestellungen und Hypothesen über Behandlungseffekte
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Folien

Tafelbilder
30.10.2018
  1. Bedingter Erwartungswert
  2. Rechenregeln für bedingter Erwartungswerte
  3. Bedingte Erwartung
  4. Regression
  5. Rechenregeln für bedingte Erwartungen
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Tafelbilder
06.11.2018
  1. Fortsetzung: Rechenregeln für bedingte Erwartungen
  2. Bespiel: Totaler Effekt in einem Pfadmodell mit direkten und indirekten Effekten
  3. Das Residuum und seine Eigenschaften
  4. Determinationskoeffizient
  5. Multiple Korrelation
  6. Definition der bedingten Erwartung durch eine Formel
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Tafelbilder
13.11.2018
  1. Lineare Parametrisierung einer bedingten Erwartung
  2. Regressive Unabhängigkeit
  3. Identifikation von Achsenabschnitt und Steigung
  4. Determinationskoeffizient
  5. Interpretation der Regressionsparameter in Abhängigkeit der Wahl des Regressors (Werte 0 und 1 versus Werte -1 und 1)
  6. Lineare Quasi-Regression definiert über die Eigenschaften der Residualvariablen
  7. Lineare Quasi-Regression definiert über die Mean-Square-Error-Funktion
  8. Lineare Quasi-Regression bei umgekehrt U-förmiger regressiver Abhängigkeit
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Folien: Lineare Parametrisierung einer Bedingten Erwartung

Folien: Lineare Quasi-Regression und nichtlineare Parametrisierungen einer bedingten Erwartung

Tafelbilder
20.11.2018
  1. Prüfung der Linearität einer Regression
  2. Polynomiale Parametrisierung einer bedingten Erwartung
  3. Zellenmittelwert-Parametrisierung
  4. Parametrisierung mit einer Referenzbedingung
  5. Determinationskoeffizient einer linearen Quasi-Regression
  6. Grundidee und F-Testformel für den R^2-Differenzentest
  7. Logit-Transformation von Wahrscheinlichkeiten
  8. Logistische lineare Regression
  9. Logistische nicht-lineare Regression
  10. Prüfung der Linearität einer Regression am Klauer-Datensatz mit dem R^2-Differenzentest
  11. Logistische Regression der Treatmentvariablen auf den Vortest cpm1.
  12. Überprüfung der Linearität der logistischen Regression
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Datensatz

Tafelbilder
27.11.2018
  1. Chi-quadrat-Differenzentest zur Prüfung einer linearen logistischen Regression
  2. Zweifache lineare regressive Abhängigkeit
  3. Beispiel: Treatment und Vortest beim Kirchmann-Datensatz
  4. Partielle bedingte Erwartung
  5. Eigenschaften des Residuums
  6. Identifikation der Regressionskoeffizienten
  7. Spezielle Bedeutung der Regressionskoeffizienten bei dichotomen Regressoren
  8. Bedingungen für die Invarianz des Regressionskoeffizienten
  9. Zweifache lineare Quasi-Regression
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Folien
SPSS-Output

Tafelbilder
04.12.2018
  1. Bedingte lineare Regression
  2. Intercept- und Effektfunktion
  3. Spezialfälle mit linearen Intercept- und Effektfunktionen
  4. Intercept- und Effektfunktionen mit saturierter Parametrisierung bei diskreter Kovariate Z
  5. Beispiel: Kirchmann-Datensatz mit Prä- und Posttest zur Depressivität und Treatmentvariable
  6. Beispiel: Baldwin-Täuschung
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Folien
SPSS-Output

Tafelbilder
11.12.2018
  1. g-Funktionen im Nonortho-Beispiel
  2. Bedingte und durchschnittliche Effekte im Nonortho-Beispiel
  3. Parametrisierung des eingeschränkten Modells für die Baldwin-Täuschung
  4. Schätzung des Determinationskoeffizienten für dieses Modell
  5. Schätzung des Determinationskoeffizienten für das uneingeschränkte Modell über eine einfaktorielle Varianzanalyse
  6. Schätzung des Determinationskoeffizienten für das uneingeschränkte Modell über eine Regressionsanalyse mit 9 Indikatorvariablen
  7. R-Quadrat-Differenzentest für diese beiden Modelle
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SPSS-Output

Tafelbilder
18.12.2018
  1. Bedingte Kovarianz
  2. Bedingte Varianz
  3. Rechenregeln für bedingte Varianzen und Kovarianzen
  4. Bedingte Korrelation
  5. Partialkorrelation
  6. Joe-Ann-Beispiel
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Folien