Anwendung Fortgeschrittener Statistischer Methoden
R Einführung
01 - R Basics
- Grundlagen zu R finden Sie auf der RLernplattform der Methodengruppe Berlin in den Kapitel des R Crash Courses (Kapitel 2 - 16). Wenn Sie wollen, können Sie die Kapitel 8 und 13 überspringen.
02 - R Workflow
- In unserem R Workflow Tutorial lernen Sie, was ein RStudio Projekt ist und wie es Ihnen dabei hilft Datensätze einzulesen.
Gemischte Lineare Modelle (LMMs)
03 - LMMs in R
- In unserem LMM Tutorial lernen Sie, wie Sie LMMs in R schätzen und interpretieren.
04 - LMM Übungsblatt 1
- In diesem LMM Übungsblatt 1 können Sie die Anwendung von LMMs an einer weiteren Fragestellung üben.
05 - LMM Übungsblatt 2
- In diesem LMM Übungsblatt 2 können Sie die Anwendung von LMMs an einem neuen Datensatz und einer neuen Fragestellung mit cross-classified random effects üben.
Lineare Strukturgleichungsmodelle (SEMs)
06 - Kausale Inferenz mit DAGs
- In unserem DAG Tutorial lernen Sie, wie Sie in R kausale Zusammenhänge simulieren und die interessierenden kausalen Effekte mit linearen und logistischen Regressionsmodellen schätzen.
07 - SEMs in R
- In unserem SEM Tutorial lernen Sie, wie Sie SEMs in R schätzen und interpretieren.
Machine Learning (ML)
BONUSMATERIAL:
Diese Kapitel sind NICHT prüfungsrelevant!