2MM
· Ockhams Rasiermesser"
-
einfachste Theorie ist allen anderen vorzuziehen
R2
underfitting" vergleiche
&
=
·
Modell ist nicht Flexibel äquivalent abzubildet R2
-
Daten hones
·
:
zu
genug ,
um
·
zu kleines R2 :
Overfitting" ·
negatives R2 :
Mo
↳ Hin
-Modell ist und bildet Rauschen der Daten ab R wie viel
Komplex
=
zu
die Prädikt
Dummylcodierung Effektkodierung
Bo-Intercept der
Referenzgruppe Bo =
Grand Intercept a
Br Slope beider Gruppen B1 Slope beider Grup
=
=
B2-Unterschied im Intercept B2 =
Abweichung beide
der anderen Gruppe im vgl -
Grand Intercept
zur
Referenzgruppe
O oder 1
/b Kodierung
:
-Moder + 1
Effekt-/Dummykodierung
Vi
=
Bo + B1 ·
Xi + B2 -
zi + Ei / fixed slope fixed , Inte
S &
V
=
Bo + B1
.
Xi + B2. Zi + B3
·
(Xi .
zi) + Ei (random sl
&
, mit Daten
Umgang gruppierten
&
1)
Aggregation
: -
O Werte aller Gruppen (Mittelwesbildung
der Individualebene
-Vemachlässigung Fehlschluss)
Problem Interpretation nur auf Gruppe Lökologischer
:
-
2)
Disaggregation und das Individuum betrachten
:
-Gruppe ignoneren nur
(Pooling) Problem
Alpha-Fehler-Kummulierung (ICC 0)
:
=
-
3) Separat analysieren jede Gruppe erhält eine
eigene Regressionslinie
-
:
No
pooling überschätzt Unterschiede zwischen Gruppen (Problem)
-
-
12 =
1 Ran
22
Le
Random Intercept/Random Slope mit 22-Prädiktor
L
Level 1 :
Yij
=
Boj +
B1jxijt wij j =
Gruppe (Level a)
i =
Individuum (Level 1)
Level 2
Boj
:
=
000 + 201 Zj +
hoj
·
- Fehler des Population intercepts/Too-Va
510 +
Weizi they
wo slopes
-
F
output
↳ Populationsintercept/-slope
:
(Random e
Tu = Va
cesamt : (000 + Zj +
noj) (510 + +
(11 Zj unj)
+
Xij +
rij
-
yij 201
= ·
·
(F
500 + 201 Zj +
Koj +
510 Xij +
511 Zj Xij +
uij Xijtrj
· - -
- ·
Ko
·
Ton
=
-
Un
Er
Interaktionsterm
Isobald werte eingesetzt sind ,
a =
Feh
· Ockhams Rasiermesser"
-
einfachste Theorie ist allen anderen vorzuziehen
R2
underfitting" vergleiche
&
=
·
Modell ist nicht Flexibel äquivalent abzubildet R2
-
Daten hones
·
:
zu
genug ,
um
·
zu kleines R2 :
Overfitting" ·
negatives R2 :
Mo
↳ Hin
-Modell ist und bildet Rauschen der Daten ab R wie viel
Komplex
=
zu
die Prädikt
Dummylcodierung Effektkodierung
Bo-Intercept der
Referenzgruppe Bo =
Grand Intercept a
Br Slope beider Gruppen B1 Slope beider Grup
=
=
B2-Unterschied im Intercept B2 =
Abweichung beide
der anderen Gruppe im vgl -
Grand Intercept
zur
Referenzgruppe
O oder 1
/b Kodierung
:
-Moder + 1
Effekt-/Dummykodierung
Vi
=
Bo + B1 ·
Xi + B2 -
zi + Ei / fixed slope fixed , Inte
S &
V
=
Bo + B1
.
Xi + B2. Zi + B3
·
(Xi .
zi) + Ei (random sl
&
, mit Daten
Umgang gruppierten
&
1)
Aggregation
: -
O Werte aller Gruppen (Mittelwesbildung
der Individualebene
-Vemachlässigung Fehlschluss)
Problem Interpretation nur auf Gruppe Lökologischer
:
-
2)
Disaggregation und das Individuum betrachten
:
-Gruppe ignoneren nur
(Pooling) Problem
Alpha-Fehler-Kummulierung (ICC 0)
:
=
-
3) Separat analysieren jede Gruppe erhält eine
eigene Regressionslinie
-
:
No
pooling überschätzt Unterschiede zwischen Gruppen (Problem)
-
-
12 =
1 Ran
22
Le
Random Intercept/Random Slope mit 22-Prädiktor
L
Level 1 :
Yij
=
Boj +
B1jxijt wij j =
Gruppe (Level a)
i =
Individuum (Level 1)
Level 2
Boj
:
=
000 + 201 Zj +
hoj
·
- Fehler des Population intercepts/Too-Va
510 +
Weizi they
wo slopes
-
F
output
↳ Populationsintercept/-slope
:
(Random e
Tu = Va
cesamt : (000 + Zj +
noj) (510 + +
(11 Zj unj)
+
Xij +
rij
-
yij 201
= ·
·
(F
500 + 201 Zj +
Koj +
510 Xij +
511 Zj Xij +
uij Xijtrj
· - -
- ·
Ko
·
Ton
=
-
Un
Er
Interaktionsterm
Isobald werte eingesetzt sind ,
a =
Feh
