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Titlebook: ?konometrie verstehen mit Gretl; Eine Einführung mit Jürgen Malitte,Sven Schreiber Textbook 2019 Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Tei

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發(fā)表于 2025-3-23 10:32:05 | 只看該作者
12#
發(fā)表于 2025-3-23 17:38:09 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-23 20:40:02 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 01:22:02 | 只看該作者
Treatment: Coaching Adults with ADHD,llung der Kommandosprache von Gretl, die durch eine breite Palette von angebotenen Funktionen bzw. Kommandos eine effektive Bearbeitung und Analyse der Datenbest?nde erm?glicht.Dazu werden die verfügbaren Datentypen und die Kommandos zu den Kontrollstrukturen ?Verzweigung“ und ?Wiederholung“ dargestellt und in vielen Beispielen veranschaulicht.
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發(fā)表于 2025-3-24 04:20:14 | 只看該作者
Treatment: Coaching of Adults with ADHD,te von Variablen in der Symbolansicht ablegen und dort auch wieder l?schen..Es wird gezeigt, wie die Verwaltung der Sitzungsdaten entweder mit der Kommandosprache von Gretl oder über die grafische Benutzeroberfl?che erfolgen kann.
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發(fā)表于 2025-3-24 09:04:08 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-1-4419-6241-6r Sch?tzung eines Regressionsmodellsherangezogen werden k?nnen: das Fixed-Effects-Modell und das Random-Effects-Modell. Es wird gezeigt, unter welcher Pr?misse das eine oder das andere Modell zu bevorzugen ist.
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發(fā)表于 2025-3-24 14:34:00 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 14:55:50 | 只看該作者
ndnis und bei der Anwendung ?konometrischer Grundlagen und erleichtern damit den Lernprozess. Es eignet sich für Studenten sowie Praktiker, die ihre Kenntnisse im Bereich der ?konometrie aufbessern m?chten..?.978-3-662-58274-9978-3-662-58275-6
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發(fā)表于 2025-3-24 20:14:03 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-030-82812-7rhalb des Datasets. Mit dem Konzept der Dummy- und Indikatorvariablen k?nnen insbesondere Strukturbrüche in der Modellbildung berücksichtigt werden. Das Kapitel schlie?t mit einem überblick über die Erstellung von Grafiken wie Boxplot, Streudiagramm und H?ufigkeitsdiagramm.
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發(fā)表于 2025-3-25 00:09:04 | 只看該作者
Susanne Bennett,Judith Kay Nelsonesentests der Regressionsparameter und der Berechnung von Konfidenzintervallen. Au?erdem wird auf Modelle eingegangen, bei den der Datenzusammenhang eine nichtlineare Form aufweist. Dabei wird aufgezeigt, wie durch geeignete Transformationen der Variablenwerte ein lineares Modell entwickelt und mit dem üblichen Verfahren gesch?tzt werden kann.
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