作者: Synapse 時(shí)間: 2025-3-21 21:09 作者: 中子 時(shí)間: 2025-3-22 01:57
Messen und Kontrollieren, Dies erlaubt es, Versuche kontrolliert ablaufen zu lassen und dabei Werte von wichtigen Kovariablen zu sammeln. Geeichte Instrumente und Kontrollgruppen bei Versuchen, bei denen Menschen beteiligt sind, helfen weiter systematische Fehler zu minimieren. Nach solchen Vorbereitungen ist es m?glich gez作者: PAN 時(shí)間: 2025-3-22 07:12
Das Fundament: Wahrscheinlichkeiten,abei wird Plausibilit?t wie folgt mit einer Wahrscheinlichkeit beschrieben: ?Die mittlere Zeit zwischen zukünftigen, aufeinanderfolgenden starken Erdbeben liegt mit einer Wahrscheinlichkeit von 90?% zwischen 450 und 500 Tagen.“ Was Wahrscheinlichkeiten sind und wie man Aussagen mit Wahrscheinlichkei作者: 教義 時(shí)間: 2025-3-22 10:54 作者: Foolproof 時(shí)間: 2025-3-22 16:41 作者: 換話題 時(shí)間: 2025-3-22 18:49
Messwerte prognostizieren,heinlichkeitsrechnung lassen sich auch zukünftige gemessene oder beobachtete Werte einer Gr?sse prognostizieren. Ein solcher Blick in die Zukunft ist wegen fehlender Information meist mit Unsicherheit verbunden. Daher wird angegeben, wo solche Messwerte mit welcher Wahrscheinlichkeit liegen werden. 作者: 陳腐的人 時(shí)間: 2025-3-23 00:03
Modellwahl: Information und Entropie,tzlichen Informationen berechnen. In Kap.?5 ist gezeigt, dass die Regel von Bayes die Vorinformation (den Prior) zur nicht direkt messbaren Gr?sse aktualisiert. Man erh?lt eine Genauigkeit und eine Plausibilit?t zur gesuchten Gr?sse. Für die Regel von Bayes braucht man ein Datenmodell, das besagt, w作者: Complement 時(shí)間: 2025-3-23 05:24 作者: cringe 時(shí)間: 2025-3-23 06:28 作者: negotiable 時(shí)間: 2025-3-23 12:25
Explorative Datenanalyse,-Dichtefunktion darstellen, den plausibelsten Wert angeben oder Wahrscheinlichkeitsintervalle nennen. Die Resultate h?ngen von den Daten und von Vorinformation ab. Neben den Rechnungen ist es sinnvoll, die verwendeten Daten zu visualisieren. In diesem Kapitel werden einfache und pr?gnante grafischen作者: 花束 時(shí)間: 2025-3-23 16:43 作者: 闡明 時(shí)間: 2025-3-23 18:35
Regressionsmodelle: Parameter und Prognosen,rden k?nnen. Um anzugeben, wie pr?zis und wie plausibel Resultate sind, braucht man ein Datenmodell für die Messwerte oder Beobachtungen. Auch zukünftige Messwerte oder Beobachtungen lassen sich prognostizieren. Dies geschieht mit dem Gesetz der Marginalisierung.作者: 萬花筒 時(shí)間: 2025-3-23 22:34 作者: FEAS 時(shí)間: 2025-3-24 05:54
,Plausibilit?t von Modellen und von Hypothesen,der erkl?renden Variablen ., ., … bestimmen. Es stellt sich dann die Frage: ?Welches Modell ist plausibler?“ Mit statistischen Methoden l?sst sich diese Frage beantworten und Regressionsmodelle k?nnen quantitativ gegeneinander beurteilt werden. Im ersten Teil des Kapitels findet man dazu eine Einfüh作者: 善于騙人 時(shí)間: 2025-3-24 08:56
Messen und Kontrollieren,ntwort auf diese Fragen geben. (Der Genetiker und Statistiker R.?A.?Fisher ist der Urheber der wissenschaftlichen Versuchsplanung (engl. Design of Experiments). Zur Versuchsplanung geh?ren Prinzipien wie Wiederholung, Randomisierung und Kontrolle.)作者: 梯田 時(shí)間: 2025-3-24 12:57 作者: 裂口 時(shí)間: 2025-3-24 18:22 作者: bonnet 時(shí)間: 2025-3-24 21:25
https://doi.org/10.1007/978-3-476-99587-2ntwort auf diese Fragen geben. (Der Genetiker und Statistiker R.?A.?Fisher ist der Urheber der wissenschaftlichen Versuchsplanung (engl. Design of Experiments). Zur Versuchsplanung geh?ren Prinzipien wie Wiederholung, Randomisierung und Kontrolle.)作者: 本能 時(shí)間: 2025-3-25 02:26 作者: 葡萄糖 時(shí)間: 2025-3-25 06:49 作者: Badger 時(shí)間: 2025-3-25 08:00 作者: 優(yōu)雅 時(shí)間: 2025-3-25 12:39
,Eine Einführung und ein überblick,yes, die es erlaubt, Aussagen zu nicht direkt messbaren Gr?ssen zu quantifizieren. Andererseits ist dies das Gesetz der Marginalisierung, mit dem man versuchen kann, zukünftige Beobachtungen einer unsicheren Gr?sse zu prognostizieren. Auch erf?hrt der Leser oder die Leserin, wie man die Statistik im Bereich der Qualit?tssicherung einsetzen kann.作者: Pedagogy 時(shí)間: 2025-3-25 16:32 作者: 無瑕疵 時(shí)間: 2025-3-25 20:17 作者: pus840 時(shí)間: 2025-3-26 01:21 作者: 展覽 時(shí)間: 2025-3-26 05:55
https://doi.org/10.1007/978-3-476-99587-2 mit denen man beschreiben kann, wie Messwerte streuen. Solche Modelle werden auch mit Wahrscheinlichkeiten formuliert. Zum Schluss des Kapitels wird diskutiert, wie man dank Simulationen, Wahrscheinlichkeiten bei komplizierten Modellen bestimmen kann.作者: 人充滿活力 時(shí)間: 2025-3-26 08:37
https://doi.org/10.1007/978-981-97-1578-7 Zukünftige Messwerte oder Beobachtungen kann man daraus mit dem Gesetz der Marginalisierung, das im vorigen Kapitel erkl?rt ist, prognostizieren. Dazu muss man Integrale ausrechnen. Sie sind kaum explizit berechenbar. Daher wird ein Verfahren vorgestellt, das auf einer Computersimulation aufbaut.作者: 一美元 時(shí)間: 2025-3-26 12:57
https://doi.org/10.1007/978-3-031-67416-7lten Argumente, um Modelle zu w?hlen, sind Skalierungs- und Informationsregeln. Am Schluss des Kapitels wird eine wichtige Kennzahl eines Wahrscheinlichkeitsmodells definiert. Es ist der Erwartungswert oder der durchschnittlich erwartbare Wert. Hat man Information dazu, kann dies helfen, ein Wahrscheinlichkeitsmodell auszuw?hlen.作者: instulate 時(shí)間: 2025-3-26 19:51
Deborah Benros,Arman Hashemi,Yunsheng Suultate h?ngen dabei vom Datenmodell ab, das besagt, wie Messwerte der Gr?ssen streuen. Es ist daher sinnvoll, das Datenmodell zu beurteilen. Wie dies gemacht werden kann, wird in diesem Kapitel ebenfalls diskutiert.作者: 謙虛的人 時(shí)間: 2025-3-26 21:26
Design Computing and Cognition’24uppen ?hnlich oder gleich strukturiert. Diese Information l?sst sich in die statistischen Modelle einbauen. Damit lassen sich nicht direkt messbare Gr?ssen der verschiedenen Gruppen sehr effizient vergleichen. Dies zeigt der letzte Abschnitt in diesem Kapitel.作者: Fibrinogen 時(shí)間: 2025-3-27 03:33
Wie man Versuche planen kann,en zu generieren, zeigt ein bekannter Slogan aus dem Qualit?tsmanagement:...Daten erlauben, Wissen zu einer nicht direkt messbaren Gr?sse oder zu zukünftigen Werten einer unsicheren Gr?sse aufzubauen. Wie Versuche oder Experimente geplant werden, um hochstehendes Datenmaterial zu erhalten, wird in diesem Kapitel vorgestellt.作者: 指令 時(shí)間: 2025-3-27 08:25
Das Fundament: Wahrscheinlichkeiten, mit denen man beschreiben kann, wie Messwerte streuen. Solche Modelle werden auch mit Wahrscheinlichkeiten formuliert. Zum Schluss des Kapitels wird diskutiert, wie man dank Simulationen, Wahrscheinlichkeiten bei komplizierten Modellen bestimmen kann.作者: 屈尊 時(shí)間: 2025-3-27 10:35
Messwerte prognostizieren, Zukünftige Messwerte oder Beobachtungen kann man daraus mit dem Gesetz der Marginalisierung, das im vorigen Kapitel erkl?rt ist, prognostizieren. Dazu muss man Integrale ausrechnen. Sie sind kaum explizit berechenbar. Daher wird ein Verfahren vorgestellt, das auf einer Computersimulation aufbaut.作者: cochlea 時(shí)間: 2025-3-27 14:10 作者: Arroyo 時(shí)間: 2025-3-27 20:39 作者: LUT 時(shí)間: 2025-3-27 23:09 作者: Obvious 時(shí)間: 2025-3-28 05:38 作者: 反叛者 時(shí)間: 2025-3-28 06:51
Design Computing and Cognition’24 Darstellungen von univariaten Datenwerten vorgestellt. Dies kann auch nützlich sein, um Fragen wie: ?War das Experiment unter statistischer Kontrolle?“, ?Sind extreme Werte vorhanden?“, oder ?Ist das gew?hlte Modell gut?“ zu beantworten. Die in den Daten steckende Information kann auch helfen, ein gutes Datenmodell zu w?hlen.作者: ostracize 時(shí)間: 2025-3-28 13:03 作者: fringe 時(shí)間: 2025-3-28 16:45
Trans- und Posthumanismus. Eine Einordnung, Gr?ssen mit zunehmender Anzahl Messungen . immer pr?ziser berechnet werden k?nnen. Solchen Rechnungen sollte man mit der n?tigen Skepsis begegnen. In diesem Kapitel wird ein Werkzeug vorgestellt, das zu beurteilen hilft, ob in einer zeitabh?ngige Folge von Messwerten oder Beobachtungen Trends oder Abh?ngigkeiten vorhanden sind.作者: LATER 時(shí)間: 2025-3-28 22:07
Emma Walker,Tripp Shealy,John S. Geroe Schadensfrequenzen als andere Personen.“ Mit der A posteriori-Verteilung der nicht direkt messbaren Gr?ssen kann ausgerechnet werden, wie plausibel solche Hypothesen sind. Eine einführende und kritische Diskussion dazu führt der zweite Abschnitt des Kapitels.作者: LIEN 時(shí)間: 2025-3-29 00:15
,Mehrere Gr?ssen und Korrelation, Gr?ssen mit zunehmender Anzahl Messungen . immer pr?ziser berechnet werden k?nnen. Solchen Rechnungen sollte man mit der n?tigen Skepsis begegnen. In diesem Kapitel wird ein Werkzeug vorgestellt, das zu beurteilen hilft, ob in einer zeitabh?ngige Folge von Messwerten oder Beobachtungen Trends oder Abh?ngigkeiten vorhanden sind.作者: 蒼白 時(shí)間: 2025-3-29 05:14
,Plausibilit?t von Modellen und von Hypothesen,e Schadensfrequenzen als andere Personen.“ Mit der A posteriori-Verteilung der nicht direkt messbaren Gr?ssen kann ausgerechnet werden, wie plausibel solche Hypothesen sind. Eine einführende und kritische Diskussion dazu führt der zweite Abschnitt des Kapitels.作者: 聯(lián)邦 時(shí)間: 2025-3-29 10:16
2627-5317 grammcodes und L?sungen online verfügbar.Includes supplementDieses Buch bietet einen systematisch aufgebauten Einstieg in angewandte Datenanalyse, Bayes′sche Statistik und moderne Simulationsmethoden mit dem Computer. Ausgehend von der Zielsetzung, nicht direkt messbare Gr??en zu bestimmen und Progn作者: 受辱 時(shí)間: 2025-3-29 15:27 作者: Audiometry 時(shí)間: 2025-3-29 16:04 作者: 別名 時(shí)間: 2025-3-29 19:53 作者: 剝削 時(shí)間: 2025-3-30 01:11 作者: 肥料 時(shí)間: 2025-3-30 04:35
Daniel B?ttigSchwerpunkt auf Simulation und grafischer Darstellung der Resultate.Angereichert mit Praxisbeispielen und Reflexionsaufgaben.Datens?tze, Programmcodes und L?sungen online verfügbar.Includes supplement作者: 美色花錢 時(shí)間: 2025-3-30 09:16
Statistik und ihre Anwendungenhttp://image.papertrans.cn/a/image/157243.jpg作者: 貞潔 時(shí)間: 2025-3-30 13:33 作者: Initiative 時(shí)間: 2025-3-30 17:53
Design Computing and Cognition’24rden k?nnen. Um anzugeben, wie pr?zis und wie plausibel Resultate sind, braucht man ein Datenmodell für die Messwerte oder Beobachtungen. Auch zukünftige Messwerte oder Beobachtungen lassen sich prognostizieren. Dies geschieht mit dem Gesetz der Marginalisierung.作者: 較早 時(shí)間: 2025-3-30 22:47
Regressionsmodelle: Parameter und Prognosen,rden k?nnen. Um anzugeben, wie pr?zis und wie plausibel Resultate sind, braucht man ein Datenmodell für die Messwerte oder Beobachtungen. Auch zukünftige Messwerte oder Beobachtungen lassen sich prognostizieren. Dies geschieht mit dem Gesetz der Marginalisierung.作者: 笨拙的你 時(shí)間: 2025-3-31 04:01
Patricia Frericks,Julia H?ppnerie solcheWerkzeuge funktionieren, ohne zu erwarten, dass die Details zu diesem Zeitpunkt verstanden werden. Insbesondere messen dieWerkzeuge, wie plausibel Aussagen sind. Vorgestellt werden dabei die zwei wichtigsten Rechenregeln, um Plausibilit?ten zu bestimmen. Einerseits ist dies die Regel von Ba
