Masterprüfung

Literatur für Masterprüfung

Hinweise:

Vorausgesetzt wird ein guter Überblick über den Stoff der Vorlesungen Statistik 1 (Teil 1 und 2), Statistik 2 (Teil 1 und 2), und Statistik 3. 
Es wird empfohlen, die Literatur beim ersten Lesen in der angegebenen Reihenfolge durchzugehen.
Sie müssen keine Formeln auswendig lernen, sollten aber alle Bestandteile der wenigen, für das jeweilige Verfahren zentralen, Formeln erklären können. Sie sollten für jedes der beschriebenen Verfahren erklären können, was die statistische Grundidee dahinter ist, für welche Art von Fragestellungen und welche Art von Daten es eingesetzt werden kann. Es werden keine Fragen zu R-Befehlen gestellt. Erfahrungsgemäss ist es hilfreich, das Reden über statistische Verfahren vorher zu üben (indem Sie beim Lernen nicht nur Lesen/sich Notizen machen, sondern tatsächlich laut aussprechen, wie sie jemandem ein Verfahren erklären würden).

James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (Hrsg.). (2013 bzw. 2021). An introduction to statistical learning: With applications in R. Springer.
(Prüfungsrelevant sind die Kapitel 1-8 aus der Auflage von 2013 / 2021)

Guest, O., & Martin, A. E. (2021). How computational modeling can force theory building in psychological science. Perspectives on Psychological Science, 16(4), 789-802.

Jebb, A. T., Tay, L., Wang, W., & Huang, Q. (2015). Time series analysis for psychological research: Examining and forecasting change. Frontiers in Psychology, 6. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2015.00727

Driver, C. C., & Tomasik, M. J. (2023). Formalizing developmental phenomena as continuous-time systems: Relations between mathematics and language development. Child Development, 94(6), 1454-1471.