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 1-10 aus der Auflage von 2013 bzw. die Kapitel 1-9 und Kapitel 12 aus der Auflage von 2021. Die restlichen Kapitel aus der Auflage von 2021 sowie Lab- und Exercises-Kapitel sind nicht prüfungsrelevant.)
Strobl, C., Malley, J., & Tutz, G. (2009). An introduction to recursive partitioning: Rationale, application, and characteristics of classification and regression trees, bagging, and random forests. Psychological Methods, 14(4), 323–348. https://doi.org/10.1037/a0016973
Fokkema, M., & Strobl, C. (2020). Fitting prediction rule ensembles to psychological research data: An introduction and tutorial. Psychological Methods, 25(5), 636–652. https://doi.org/10.1037/met0000256
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
Strobl, C. (2012). Das Rasch-Modell: Eine verständliche Einführung für Studium und Praxis (2. erw. Aufl). Hampp.
(Nur Kapitel 1, 2 und 5; nur zentrale Modellgleichungen sind prüfungsrelevant.)
