Probabilistische Datenwissenschaft für die Psychologie
Allgemeines Lineares Modell
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Mathematische Grundlagen
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Sprache und Logik
2
Mengen
3
Summen, Produkte, Potenzen
4
Funktionen
5
Folgen, Grenzwerte, Stetigkeit
6
Differenzialrechnung
7
Integralrechnung
8
Vektoren
9
Matrizen
10
Deskriptivstatistiken
Imperative Programmierung
11
Informatische Grundbegriffe
12
Arithmetik und Variablen
13
Datenstrukturen
14
Vektoren
15
Matrizen und Arrays
16
Listen, Dataframes und Tibbles
17
Datenmanagement
18
Kontrollstrukturen
Wahrscheinlichkeitstheorie
19
Wahrscheinlichkeitsräume
20
Wahrscheinlichkeiten
21
Zufallsvariablen
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Zufallsvektoren
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Erwartungswerte
24
Varianzen
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Kovarianzen
26
Ungleichungen
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Grenzwerte
28
Transformationen
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Normalverteilungen
Inferenz
30
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
43
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
49
Psychologische Tests
50
Klassische Testtheorie
51
Faktoranalyse
Referenzen
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Hypothesentests
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Regression