Erg?nzungen, Beweise und ShinyApps

Sammlung an Erg?nzungen und Beweisen:

Statistik 1:

1. Mittelwert und Varianz
2. Ursprung des Kontingenzkoeffizienten
3. Kovarianz
4. Analytische Bestimmung der Regressionskoeffizienten (einfache lineare Regression)
5. Beweis der Sch?tzfehlervarianz
6. Herleitung der Formel der Partialkorrelation
7. Erwartungswert der (korrigierten) Varianz
8. Approximation des p-Wertes für den Mann-Whitney U-Test mittels Standardnormalverteilung

Statistik 2:

1. Zusammenhang von F und t?
2. Berechnung der Power für Varianzanalysen mit dem R-Paket Superpower
3. Berechnung adjustierter Mittelwerte (im Kontext der Kovarianzanalyse)
4. Maximum-Likelihood Sch?tzung im Fall der logistischen Regression
5. Die Wurzel einer Matrix (im Kontext der Mahalanobis-Transformation)
6. Konturen der bivariaten Normalverteilung
7. Faktorenanalyse mit der Funktion fa()

Sammlung an ShinyApps:

1. Korrelation: Scatterplot in Abh?ngigkeit von Korrelation und Varianzen zweier Variablen
2. Regressionsgerade: Finden einer optimalen Regressionsgleichung anhand des Kriteriums der kleinsten Quadrate
3. Veranschaulichung relevanter Verteilungen
4. Entscheidungslogik anhand von p- und kritischen t-Werten
5. Veranschaulichung der Auswirkungen von Annahmenverletzungen beim t-Test
6. Veranschaulichung der Auswirkungen von Annahmenverletzungen bei der einfaktoriellen Varianzanalyse
7. Konfidenzintervalle
8. Power beim t-Test für zwei unabh?ngige Stichproben (plus Erl?uterungen)
9. Power im Fall der einfaktoriellen Between-Subject Varianzanalyse
10. Maximum-Likelihood Sch?tzung am Beispiel der Normalverteilung
11. Veranschaulichung von Leverage, Residuum und Cook's Distance (Bachelorarbeit von Noah Bader)
12. Veranschaulichung von Multikollinearit?t und Suppression (Bachelorarbeit von Sarai Borchardt)
13. Illustration des Diffusion Model for Conflict tasks (DMC; Ulrich et al., 2015)