Multivariate Statistik (Subject)

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• Klausurfragen 115 .
• 2. Explorative Datenanalyse 20 EDA
• 3. ALM & Varianzanalyse 20 Allgemeines lineares Modell & ANOVA I & II
• Voraussetzungen für das ALM 17 1. Modellspezifikation 2. Ausreißer 3. Multikollinearität 4. Homoskedastizität der Residuen 5. Unabhängigkeit der Residuen 6. Normalverteilung der Residuen
• VL 10 Weitere Verfahren 16 Spezielle Probleme, Weitere Verfahren, Mehrebenenmodelle
• VL 3 Multiple Regression 12 Multiple Regression
• VL1 Grundbegriffe 11 grundbegriffe
• VL 2 MANOVA 10 MANOVA
• VL 5 Modellschätzung 9 Modellschätzung
• VL 6 Modellfit 8 Modellgütekriterien, Modellvergleiche, Voraussetzungen von SEM, Vorbereiten des MPLUS-Datensatzes
• Advertisement
• VL 9 Modelltypen 8 Cross-Lagged-Panel Modelle Latent-State-Trait-Modelle Genestete Faktormodelle Messinvarianz
• VL 8 Modellierungsstrategien 7 Intercept, Faktorwerte, Validität, Gleichsetzen, Fixieren
• 5. Multiple lineare Regression 4 Multiple lineare Regression
• Gut zu wissen 2 Alles was Wissenswert zu Multivariate Verfahren ist
• VL 7 MPLUS 2 Input, Output
• 1. Einführung 2 Einführung Multivariate Statistik
• VL 4 Strukturgleichungsmodelle 2 Strukturgleichungsmodelle

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