Methodenlehre II: RegressionKursleitung: Prof. Dr. Rolf Steyer
Wintersemester 2014/2015, Kurs, Kurslänge: 20.00 Stunden, Sprache: Deutsch, Thema: Wahrscheinlichkeit und Regression
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| Datum | Thema | Video | Präsentation (PDF) und sonstiges Material |
|---|---|---|---|
| 21.10.2014 |
Einführung: Bedingte Erwartungswerte und Regression |
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Folien Tafelbilder |
| 28.10.2014 |
1. Anwendung der Rechenregeln für Regressionen. 2. Das Residuum und seine Eigenschaften. |
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Tafelbilder |
| 04.11.2014 |
1. Definition der diskreten Regression 2. Determinationskoeffizient und Multiple Korrelation 3. Lineare Parametrisierung einer Regression |
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Folien Tafelbilder |
| 11.11.2014 |
1. Identifikation der Parameter einer linearen Parametrisierung einer einfachen Regression 2. Regression vs. Parametrisierung einer Regression. 3. Dichotomer Regressor und verschiedene Kodierungen einer Gruppenzugehörigkeit 4. Analyse einer einfachen linearen Regression der Kirchmann-Daten mit SPSS |
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Datensatz Tafelbilder |
| 18.11.2014 |
1. Lineare Quasi-Regression 2. Prüfung, ob eine Regression linear parametrisiert werden kann. |
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Folien Tafelbilder |
| 25.11.2014 |
1. Logistische Regression 2. Prüfung der Linearität einer Regression mit dem R-Quadrat-Differenzentest. |
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Datensatz Tafelbilder |
| 02.12.2014 |
1. Zweifache lineare Regression 2. Konstanthaltung von Drittvariablen 3. Die Bedeutung Randomisierung im Experiment |
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Folien Tafelbilder |
| 09.12.2014 |
1. Zweifache lineare Quasi-Regression 2. Bedingte lineare Regression 3. Die Effektfunktion g1(Z) und ihre Parametrisierung |
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Folien Tafelbilder |
| 16.12.2014 |
1. Analyse und Prüfung des Verhältnismodells der Baldwin-Täuschung 2. Eingeschränktes Modell 3. Uneingeschränktes Modell 4. R-Quadrat Differenzentest |
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Datensatz Tafelbilder |
| 06.01.2015 |
1. Bedingte Varianz 2. Bedingte Kovarianz 3. Bedingte Korrelation 4. Partialkorrelation 5. Beispiel: Joe and Ann With Self-Selection 6. Beispiel: Kirchmann-Datensatz |
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Folien Probability, Conditional Expectation, and Regression (Chapter 12) SPSS-Output Tafelbilder |
| 13.01.2015 | Einführung in die Matrixalgebra |
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Folien Tafelbild 01 Tafelbild 02 |
| 20.01.2015 |
1. Erwartungswertvektoren 2. Kovarianzmatrizen 3. Multiple lineare Regression 4. Identifikation der Parameter einer multiplen linearen Regression. |
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Folien Tafelbilder |
| 27.01.2015 |
1. Die multiple lineare Regression (Fortsetzung) 2. Regressionsmodelle mit stochastischen vs. fixierten Regression 3. Das Allgemeine Lineare Modell (ALM) 4. Die Schätzung der Parameter im ALM 5. Die Varianz-Kovarianzmatrix der Parameterschätzer im ALM 6. Hypothesentests im ALM 7. Die Allgemeine Lineare Hypothese |
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Tafelbilder |
| 03.02.2015 |
1. Die Allgemeine Lineare Hypothese 2. Die Designmatrix im Allgemeinen Linearen Modell |
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Folien Tafelbilder |
| 10.02.2015 |
1. Zusammenfassung und Ausblick auf die kommenden Semester 2. Fragestunde |
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Tafelbilder |
