Binary Logistic Regression & Linear Mixed Effects Models

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Einfaches Beispiel • Wir wollen nur korrekte Antworten berücksichtigen • Keine Ausreißerwerte über 1100ms (Proband hat nicht spontan geantwortet) > lexdec2
1. Effekt – Trial (Müdigkeit / Übung) >xylowess.fnc(RT ~ Trial | Subject, data = lexdec2, ylab = "RT") RT 2000 1500 1000 500 2000 1500 1000 500 S A1 A2 50 100 150 50 100 150 T1 T2 K M1 M2 P R1 R2 A3 C 50 100 150 50 100 150 V W1 Trial D I 50 100 150 50 100 150 W2 Z R3 J 50 100 150 2000 1500 1000 500
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Seite 3 und 4: • Varianz & SD • Signifikanz Vo
Seite 5 und 6: Was ist BLR? • Korrelationen bild
Seite 7 und 8: BLR - die Idee • Jeder Faktor kan
Seite 9 und 10: Die Daten • Als Beispiel untersuc
Seite 11 und 12: Wie sehen die Daten aus? > attach(D
Seite 13 und 14: Unser 1. Modell > DatAlt.lrm DatAl
Seite 15 und 16: Koeffizienten Coef S.E. Wald Z P In
Seite 17 und 18: Was ist hier mathematisch los? •
Seite 19 und 20: Effektstärke • Wie viel größer
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Seite 25 und 26: Zusammenfassung • BLR kann belieb
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Seite 31 und 32: Die lexdec-Daten (Baayen 2008, ange
Seite 33 und 34: Die Daten > head(lexdec) ID Subject
Seite 35: Daten bereinigen • Ausreißerwert
Seite 39 und 40: Unser 1. LME-Modell > library(lme4)
Seite 41 und 42: Was sagt uns das Modell? Wie viel s
Seite 43 und 44: Was sagt uns das Modell? • Das si
Seite 45 und 46: Aber… Subjects waren doch untersc
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Seite 49 und 50: Was nun? • Wir wissen, dass Trial
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Seite 53 und 54: Brauchen wir das alles? >(lexdec2.l
Seite 55 und 56: Was man mit dem besten Modell noch
Seite 57 und 58: Simulation anhand des Models > simu
Seite 59 und 60: Zusammenfassung • LMER eignen sic
Seite 61 und 62: Strukturen in unstrukturierten Date
Seite 63 und 64: Keine Hypothesen? • In explorativ
Seite 65 und 66: Geringer Abstand Grafische Darstell
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Seite 69 und 70: Beispiel: Nominalskala • Die mög
Seite 71 und 72: Kommt vor medal Ähnlichkeit berech
Seite 73 und 74: Verhältnisskala • Oft haben wir
Seite 75 und 76: Vektoren vergleichen • Der intuit
Seite 77 und 78: Und in N Dimensionen • Das könne
Seite 79 und 80: Distanzmatrix in der Library amap
Seite 81 und 82: So entsteht unser Diagramm > Distan
Seite 83 und 84: Die Daten • Wir laden die Datei k
Seite 85 und 86: 1. Versuch > plot(hclust(distances,
Seite 87 und 88:
Daten sortieren >kook_okt kook_okt[
Seite 89 und 90:
Andere Methoden - Clusterbildung
Seite 91:
Literatur • Baayen, R. H. (2008).
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