Probabilistische Datenwissenschaft für die Psychologie
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Mathematische Grundlagen
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Sprache und Logik
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Mengen
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Summen, Produkte, Potenzen
4
Funktionen
5
Folgen, Grenzwerte, Stetigkeit
6
Differenzialrechnung
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Integralrechnung
8
Vektoren
9
Matrizen
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Deskriptivstatistiken
Imperative Programmierung
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Informatische Grundbegriffe
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Arithmetik und Variablen
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Datenstrukturen
14
Vektoren
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Matrizen und Arrays
16
Listen, Dataframes und Tibbles
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Datenmanagement
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Kontrollstrukturen
Wahrscheinlichkeitstheorie
19
Wahrscheinlichkeitsräume
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Wahrscheinlichkeiten
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Zufallsvariablen
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Zufallsvektoren
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Erwartungswerte
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Kovarianzen
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Ungleichungen
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Grenzwerte
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Transformationen
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Normalverteilungen
Inferenz
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Frequentistische Inferenz
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Punktschätzung
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Konfidenzintervalle
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Hypothesentests
Allgemeines Lineares Modell
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Regression
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Korrelation
36
Modellformulierung
37
Parameterschätzung
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T-Statistiken
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F-Statistiken
40
T-Tests
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Einfaktorielle Varianzanalyse
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Zweifaktorielle Varianzanalyse
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Partielle Korrelation
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Multiple Regression
Multivariate Inferenz
45
Multivariate Deskriptivstatistiken
46
Einstichproben-T
\(^2\)
-Tests
47
Einfaktorielle Varianzanalyse
48
Kanonische Korrelationsanalyse
Psychometrische Verfahren
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Psychologische Tests
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