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Kausales Denken, Bayes-Netze und di
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If the brain were so simple we coul
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II 3.3.3 Diskussion ...............
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8 Zusammenfassung .................
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2 Neuere Forschung, in der die Intu
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4 Diese Idee wird in Kapitel 3 in d
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6 2 Theoretischer und empirischer H
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8 potentiellen Ursache im Vergleich
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10 deren Unabhängigkeit von Drittv
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12 und C abhängig voneinander. Auc
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14 2000; Spirtes et al., 2000) 14 .
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16 tung haben hierbei vor allem die
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18 Wahrscheinlichkeit verbindet (z.
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20 Tenenbaum, dass sich die beiden
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22 Abbildung 4. Einfache Common-Cau
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24 ausgeschlossen werden, dass es s
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26 z.B. bezüglich der Typikalität
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28 auch in sehr abstrakten Settings
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30 3 Basisexperimente Wie im vorher
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32 Kausalprozesse unkonfundiert man
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34 Versuchsdurchführung und Materi
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36 Es wurde verdeutlicht, dass die
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38 Für die Durchführung des Versu
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40 Tabelle 1 Durchschnittliche Bewe
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42 ebenfalls gaben. Es könnte jedo
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44 Für die Durchführung wurde ebe
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46 leichten, aber nicht signifikant
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48 beschriebenen Kausalprozessen ab
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50 guration die Anwesenheit des Zie
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52 Ist die Ursache anwesend (Gonz d
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54 3.3.3 Diskussion In Experiment 3
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56 4 Modellierung Wie im letzten Ka
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58 der kausalen Mechanismen widersp
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60 darauf aufbauend um eine Noisy-O
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62 Denn die Inferenz über den Ziel
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64 System. Ist w PN hoch, die gemei
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66 Das Modell sagt damit bei Anwese
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68 Abbildung 17: Modellvorhersage b
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70 Modellvorhersage außer in Extre
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72 schiedenen w PN -Manipulationen
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74 3) Keine Effekte gegeben C=0: so
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76 gesagte bedingte Haupteffekt und
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78 sal nicht aktiv beschrieben (in
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Tabelle 5 Bedingte Wahrscheinlichke
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82 auf außerirdisch) oder an „PO
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84 de Effektaliens denken an „POR
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86 5.1.4 Experiment 4: Ergebnisse D
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88 5.1.5 Diskussion Die Ergebnisse
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90 wendet werden. Hierfür definier
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92 (19) Abbildung 25. Eine einfache
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94 Weiteren wurde erklärt, dass si
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96 5.2.4 Experiment 5: Ergebnisse I
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98 5.2.5 Diskussion Die Ergebnisse
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100 ist (die detaillierte Herleitun
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102 Als Vorhersage des Modells ergi
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104 5.3.3 Experiment 6: Methode Ver
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106 Gonz Zoohng ? Bruuf Murks Abbil
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108 Vorhersage. Für den Vergleich
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110 Tabelle 8 Durchschnittliche Bew
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112 auf dem Campus, im Zentralen H
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114 Abbildung 35. Durchschnittliche
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116 gen wurden experimentell in ein
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118 6 Modellerweiterung: Merkmalsba
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120 Nichtsdestotrotz lässt sich ob
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122 (25) Auf dieser Ebene handelt e
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124 Abbildung 36. Vier Beispiele f
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126 gelb zu sein). Entsprechend bes
- Seite 135 und 136: 128 entsprechend mit mehreren stark
- Seite 137 und 138: 130 werden, die für unterschiedlic
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- Seite 141 und 142: 134 6.3.2 Ergebnisse In Tabelle 10
- Seite 143 und 144: 136 Tabelle 10 Durchschnittliche Be
- Seite 145 und 146: 138 nur von den Annahmen über die
- Seite 147 und 148: 140 ten Effekt: Da nunmehr besonder
- Seite 149 und 150: 142 7 Gesamtdiskussion und Ausblick
- Seite 151 und 152: 144 schiedlich starken Abhängigkei
- Seite 153 und 154: 146 vielmehr auf die beobachtete pr
- Seite 155 und 156: 148 ment die Auswirkungen verschied
- Seite 157 und 158: 150 Ganz außen vorgelassen worden,
- Seite 159 und 160: 152 schen Ebene genutzt wurde (ohne
- Seite 161 und 162: 154 9 Literaturverzeichnis Ahn, W.-
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- Seite 173 und 174: 166 White, P. A. (2005). The power
- Seite 175 und 176: 168 Tabelle A-2 Konditionale Varian
- Seite 177 und 178: 170 Tabelle B-2 Konditionale Varian
- Seite 179 und 180: 172 Tabelle C-2 Konditionale Varian
- Seite 181 und 182: 174 Seien Ursache C sowie die Effek
- Seite 183 und 184: 176 Anhang E - Varianzanalytische E
- Seite 185: 178 Anhang F - Herleitung des Model
- Seite 189 und 190: 182 Anhang H - Herleitung für den
- Seite 191 und 192: 184 (H-9) mit (H-10) Damit gilt ver
- Seite 193 und 194: 186 Anhang I - Varianzanalytische E
- Seite 195 und 196: 188 Tabelle I-3 Konditionale Varian
- Seite 197 und 198: 190 Anhang K - Ausführliche Herlei
- Seite 199 und 200: 192 Das Likelihood einer Merkmalsko
- Seite 201 und 202: 194 Anhang L - Detaillierte Vorhers
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