Courses: Course information

• Einführung
• Organisatorisches
• Wiederholung von Begriffen aus der Wahrscheinlichkeitstheorie

(Version: 03.11.2017)

• Berechnung von Erwartungswerten
• Erwartungswerte dichotomer Outcomevariablen
• Joe-Ann-Tabelle with Self Selection

(Version: 03.11.2017)

• Additivität der WSKn der Ausprägungen einer ZV zu 1
• Ermittlung der Koeffizienten der g-Funktionen

(Version: 03.11.2017)

• Nonortho-Beispiel
• g-Funktionen, Koeffizientenberechnung
• Prima-Facie-Effekte

(Version: 19.11.2017)

• Vergleich unbedingter PFE mit E(PFE10;Z)
• Zusammenhang zwischen PFEn und g-Funktionen

• verschiedene Formulierungen der Hypothesen im Nonortho-Bsp.
• R²-Differenzentest

(Version: 05.02.2017; Tab.Hypothesen E[g1|Z=2] korrigiert)

(Version: 29.12.2017; Fehler auf Folie 8 zum eingeschränkten Modell korrigiert)

• EffectLiteR: Nonortho-Output
• Standardfehler
• adjustierte Erwartungswerte

• durchschnittliche und bedingte Effekte
• Effekte in Worten
• Schätzer für durchschnittliche Effekte an Hand EffectLiteR-Output

(Version: 02.02.2018; Korrektur E[g2(Z)] 3a) )

(Beispiellösung)

• latente Variablen
• Klauer-Daten
• Freiheitsgrade

• Strukturgleichungsmodell
• Schätzung der Koeffizienten über Kovarianzen und Erwartungswerte von Testwertvariablen
• Aufstellen von bedingten Erwartungen mit g-Funktionen
• Berechnung von Prima-Facie-Effekten

(Version: 30.12.2017; Klausurmodalitäten: Taschenrechner mitbringen)

• True-Outcome-Variablen
• individuelle kausale Effektvariable
• Berechnung von (bedingten) Erwartungswerten der True-Outcome-Variablen und der individuellen kausalen Effektvariablen
• Unverfälschtheitsbedingungen für E(Y|X)
• stochastische und regressive Unabhängigkeit

(Version: 25.01.2018; Erweiterung der Implikationen)

(Version: 31.01.2018; Aufg. 9d) korrigiert; allerdings zu Aufg. 11a Update siehe Anhang; g_x(K,Z); Lsg. für 8b) ergänzt )

• Unverfälschtheitsbedingungen für E(Y|X)
• stochastische und regressive Unabhängigkeit

• Unverfälschtheit E(Y|X, Z)
• hinreichende Bedingungen für die Unverfälschtheit von E(Y|X, Z)
• Implikationen der Unverfälschtheitsbedingungen / kausale Inferenz

• Baseline Bias_10 und Effect Bias_10
• EffectLiteR und kausale Interpretation

(Version: 15.02.;Lösungen ergänzt; Weg 2; Weg 3; Korrektur D no average effects)

• Fragestunde
• Testbarkeit