Merge branch 'main' into cogmod

.github/workflows/build_website.yml

@@ -44,7 +44,7 @@ jobs:
 
       - name: Build site 🔧
         run: |
-          R -e 'install.packages("dplyr"); install.packages("quarto"); install.packages("countdown"); quarto::quarto_render(".", as_job = FALSE)'
+          R -e 'install.packages("tidyverse"); install.packages("patchwork"); install.packages(c("MPTinR", "effectsize", "ggpubr")); install.packages("quarto"); install.packages("countdown"); install.packages("rempsyc"); install.packages("flextable"); quarto::quarto_render(".", as_job = FALSE)'
       - name: Deploy 🚀
         if: github.event_name != 'pull_request'
         uses: JamesIves/[email protected]

_quarto.yml

@@ -40,6 +40,8 @@ website:
           text: "2. Hierarchische Daten"
         - href: mlm_seminar_sose23/lineare_regression.qmd
           text: "3. Linerare Regression"
+        - href: mlm_seminar_sose23/lineare_regression_parameters.qmd
+          text: "4. Parameterschätzung"
 
       - section: "Seminar kognitive Modellierung"
         contents: 

about/about_cogmod.qmd

@@ -69,7 +69,8 @@ Unter dem Paperpile Repository finden Sie die relevante Literatur für jede Semi
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 | 25.10.2023 | Organisation und Ablauf                                             | [![](../images/slides.png){width="30," height="30"}](https://slides.com/gman_science/introduction-organisation?token=4Pkkol6P) |         |
 | 08.11.2023 | Einführung: Grundlagen der Modellierung                              |        |         |
-| 15.11.2023 | Einführung II: Grundlagen der Modellierung                           |        |         |
+| 15.11.2023 | Einführung II: Grundlagen der Modellierunseff 14306614
+g                           |        |         |
 | 22.11.2023 | Parameterschätzung I: Diskrepanzfunktionen & Schätzalgorithmen       |        |         |
 | 29.11.2023 | Parameterschätzung II: Maximum Likelihood & Beyond                   |        |         |
 | 06.12.2023 | Parameterschätzung III: Hands On in R Parameter Estimation           |        |         |
@@ -93,4 +94,3 @@ Das Seminar findet in Absprache mit der R-Übung statt. In der Übung werden die
 Daten.
 - [**R for Datascience**](https://r4ds.had.co.nz/) von Hadley Wickham.
 - [**R Cheatsheets**](https://rstudio.github.io/cheatsheets/) für alle wichtigen Packages und Basisfunktionen.
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