Professionelle Videokamera im Studio des Multimediazentrums der Universität Jena

Kurse: Kursinformationen

Professionelle Videokamera im Studio des Multimediazentrums der Universität Jena
Foto: Jan-Peter Kasper/FSU
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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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Tafelbilder
30.10.2018
  1. Bedingter Erwartungswert
  2. Rechenregeln für bedingter Erwartungswerte
  3. Bedingte Erwartung
  4. Regression
  5. Rechenregeln für bedingte Erwartungen
 Video (Stream)

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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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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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Video (Download; VLC Player) 		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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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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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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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
 Video (Stream)

Video (Download; VLC Player) 		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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Tafelbilder
08.01.2019
  1. Matrizenrechnung
  2. Arten von Matrizen (Symmetrische Matrix, Diagonalmatrix, etc.)
  3. Matrizenoperationen (Addieren, Multiplizieren, etc.)
  4. Inverse einer Matrix
  5. Rang einer Matrix
  6. Rang und Invertierbarkeit einer Matrix
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Tafelbilder
15.01.2019
  1. Rechenregeln für Matrizen
  2. Erwartungswertvektoren und Rechenregeln
  3. Kovarianzmatrix
  4. Multiple lineare Regression: Allgemeine Definition
  5. Einige Spezialfälle
  6. Eigenschaften des Residuums
  7. Darstellung in Vektornotation
  8. Identifikation des Achsenabschnitts
  9. Identifikation der partiellen Regressionskoeffizienten
  10. Multipler Determinationskoeffizient
  11. Multiple lineare Quasi-Regression: Zwei äquivalente Definitionen
  12. Multipler Determinationskoeffizient einer multiplen linearen Quasi-Regression
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Tafelbild 01
Tafelbild 02
22.01.2019
  1. Statistische Regressionsmodelle mit stochastischen Regressoren
  2. Das Allgemeine Lineare Modell
  3. Modellannahmen
  4. Schätzer der Regressionskoeffizienten
  5. Kovarianzmatrix der Schätzer der Regressionskoeffizienten
  6. Die Allgemeine Lineare Hypothese (ALH)
  7. F-Wert für die ALH
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29.01.2019
  1. Wiederholung der wichtigsten Formeln zum ALM
  2. Beispiel: Einfaktorielle ANOVA mit drei Gruppen und Referenzgruppen-Kodierung
  3. Interpretation der beta-Parameter in diesem Fall
  4. Orthogonale Kontrastkodierung
  5. Effektkodierung
  6. Zellenmittelwertmodell
  7. Schätzung der Parameter im Zellenmittelwertmodell
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Tafelbilder
05.02.2019
  1. Zusammenfassung der Vorlesung
  2. Fragen der Studierenden
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