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!