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  • Tragbarer nuklearer Strahlungsdetektor, Handanzeigen, Geigerzähler, Röntgenerkennungswerkzeug, Echtzeit-Mittelwert weiß
    Tragbarer nuklearer Strahlungsdetektor, Handanzeigen, Geigerzähler, Röntgenerkennungswerkzeug, Echtzeit-Mittelwert weiß

    Dieser Kernstrahlungsdetektor kann in der Kernphysik, der Umweltüberwachung und in industriellen Bereichen weit verbreitet sein. Es gibt drei Erkennungsmodi: Echtzeitdosis, mittlere Dosis und kumulative Dosis, um Ihre unterschiedlichen Bedürfnisse zu erfüllen. Wenn Sie auf der Suche nach einem neuen Detektor für nukleare Strahlung sind, können Sie unser Produkt ausprobieren. Merkmale: Tragbare Größe: Die geringe Größe dieses Werkzeugs ist sehr praktisch für den täglichen Gebrauch, Sie können es in Ihrer Werkzeugtasche tragen, ohne zu viel Stauraum zu beanspruchen. Echtzeit-Dosis(ECHT): Aktualisieren Sie einmal pro Sekunde, um schnell den wahren Wert jedes Moments anzuzeigen, der sich durch große Fluktuation und hohe Konsistenz mit Sensorerkennungsergebnissen auszeichnet. Der Echtzeitwert wird nach dem Booten automatisch getestet und ohne Bedienung angezeigt. (Einheit: usv/h) Mittlere Dosis(AVG): Notieren Sie die über einen bestimmten Zeitraum erhaltene Gesamtdosis und konvertieren Sie sie in die mittlere Anzeige, die sich durch geringe Schwankungen und Bequemlichkeit auszeichnet, um den Hintergrundwert der Umgebung und der schwachen Strahlungsumgebung zu überprüfen. Drücken Sie die M-Taste, um den Mittelwert neu zu berechnen. (Einheit: usv/h) Kumulative Dosis(ACC): Das heißt, addieren Sie alle erkannten Dosen, und die Daten gehen nach dem Herunterfahren nicht verloren, und historische Daten werden nach dem erneuten Hochfahren weiterhin akkumuliert, und es wird ein langfristiger kumulativer Summenwert vorhanden. Sie können die L-Taste und die R-Taste gleichzeitig drücken, um den kumulativen Wert zu löschen. (Einheit: msv/h) Breite Anwendungen: Dieser Kernstrahlungsdetektor kann in der Kernphysik, der Umweltüberwachung und in industriellen Bereichen weit verbreitet sein. Spezifikationen: Material: ABS Farbe: weiß schwarz (wahlweise) Erkennbare Typen: β, Y, Röntgenstrahlen Energiebereiche: 20kev-3.0 Mev ≤±30%(137Cs-) Empfindlichkeit: 80cpm/μsv/(Co-60) Prüfgenauigkeit: 0,01 μsv/h Echtzeit-Bereiche: 0-99,99 μsv/h Kumulierte Bereiche: 0-99.999msv Echtzeit-Fehler: ≤10 % Mittlerer Fehler: ≤3 % Netzteile: 3 * 1,5 V Batterien oder 1,2 V Akkus (NICHT ENTHALTEN) Packungsgrösse: 110 * 70 * 35mm / 4.3 * 2.8 * 1.4in Paketgewicht: 131,5 g / 4,6 Unzen Packliste: 1 * Kernstrahlungsdetektor

    Preis: 54.99 € | Versand*: 0.0 €
  • Mittelwert gut LRS-200-5 Meanwell 5V/40a/200W DC Single-Output-Schalt netzteil Online-Shop
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    Preis: 41.79 € | Versand*: 0 €
  • Mittelwert gut LRS-350-24 Meanwell 24V/14,6 A/350W DC Single Output Schalt netzteil Online-Shop
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    Preis: 49.99 € | Versand*: 0 €
  • Mittelwert gut LRS-200-24 Meanwell 24V/8,8 A/211W DC Single Output Schalt netzteil Online-Shop
    Mittelwert gut LRS-200-24 Meanwell 24V/8,8 A/211W DC Single Output Schalt netzteil Online-Shop

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    Preis: 44.79 € | Versand*: 0 €
  • Was sagt der Mittelwert aus Statistik?

    Der Mittelwert in der Statistik ist ein Maß für die zentrale Tendenz einer Datenmenge. Er wird berechnet, indem alle Werte in der Datenmenge summiert und durch die Anzahl der Werte geteilt werden. Der Mittelwert gibt somit einen durchschnittlichen Wert der Datenmenge an. Er ist besonders nützlich, um einen repräsentativen Wert für eine Gruppe von Daten zu finden und um Vergleiche zwischen verschiedenen Datensätzen anzustellen. Der Mittelwert kann jedoch durch Ausreißer in den Daten beeinflusst werden und sollte daher zusammen mit anderen statistischen Maßen betrachtet werden, um ein vollständiges Bild der Daten zu erhalten.

  • Sind Modus, Median und Mittelwert bei einer Normalverteilung gleich?

    Ja, bei einer Normalverteilung sind der Modus, der Median und der Mittelwert alle gleich. Dies liegt daran, dass die Normalverteilung eine symmetrische Verteilung ist und der höchste Punkt der Verteilung (der Modus) genau in der Mitte liegt, wo auch der Median und der Mittelwert liegen.

  • Wie berechnet man den Mittelwert einer Datenreihe? Welche Bedeutung hat der Mittelwert in der Statistik?

    Der Mittelwert einer Datenreihe wird berechnet, indem man alle Werte addiert und durch die Anzahl der Werte teilt. Der Mittelwert gibt den durchschnittlichen Wert der Datenreihe an und dient als Maß für die zentrale Tendenz. In der Statistik wird der Mittelwert häufig verwendet, um Daten zu analysieren und Vergleiche zwischen verschiedenen Datensätzen anzustellen.

  • Wie berechnet man den Mittelwert von mehreren Zahlen? Welche Bedeutung hat der Mittelwert in der Statistik?

    Um den Mittelwert von mehreren Zahlen zu berechnen, addiert man alle Zahlen zusammen und teilt die Summe durch die Anzahl der Zahlen. Der Mittelwert ist ein Maß für die zentrale Tendenz einer Datenmenge und wird oft verwendet, um die durchschnittliche Größe oder Ausprägung einer Variablen zu beschreiben. In der Statistik dient der Mittelwert als wichtige Kennzahl zur Beschreibung von Datenverteilungen und zur Vergleichbarkeit von verschiedenen Datensätzen.

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    Preis: 152.39 € | Versand*: 0 €
  • Geheimnisse der Statistik. Die interessantesten Aspekte der Statistik.
    Geheimnisse der Statistik. Die interessantesten Aspekte der Statistik.

    Dieses Buch wirft einen Blick auf einige der interessantesten Aspekte der Statistik. Es beschreibt die Darstellung von Informationen mit Hilfe von Graphen, und wie man Torte vermeiden kann, bis hin zur Organisation der Datenerfassung für die Beantwortung der gestellten Fragen, wie beispielsweise Umfragen und Wahlumfragen, und eine einheitliche Argumentationsmethode für alle statistischen Tests. Es geht auch um die Berechnung von Wahrscheinlichkeiten, ein Aspekt, der vielen Lesern vielleicht trocken und schwierig erscheint, der aber, ohne in die Tiefe gehen zu müssen, viele interessante versteckte Dinge offenbart.

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  • Fahrmeir, Ludwig: Statistik
    Fahrmeir, Ludwig: Statistik

    Statistik , Dieses Lehrbuch liefert eine umfassende Darstellung der deskriptiven und induktiven Statistik sowie moderner Methoden der explorativen Datenanalyse. Dabei stehen inhaltliche Motivation, Interpretation und Verständnis der Methoden im Vordergrund. Unterstützt werden diese durch zahlreiche Grafiken und Anwendungsbeispiele, die auf realen Daten basieren, sowie passende exemplarische R -Codes und Datensätze. Die im Buch beschriebenen Ergebnisse können außerdem anhand der online zur Verfügung stehenden Materialien reproduziert sowie um eigene Analysen ergänzt werden. Eine kurze Einführung in die freie Programmiersprache R ist ebenfalls enthalten. Hervorhebungen erhöhen die Lesbarkeit und Übersichtlichkeit. Das Buch eignet sich als vorlesungsbegleitende Lektüre, aber auch zum Selbststudium. Für die 9. Auflage wurde das Buch inhaltlich überarbeitet und ergänzt. Leserinnen und Leser erhalten nun in der Springer-Nature-Flashcards-App zusätzlich kostenfreien Zugriff auf über 100 exklusive Lernfragen, mit denen sie ihr Wissen überprüfen können. Die Autorinnen und Autoren Prof. Dr. Ludwig Fahrmeir  war Professor für Statistik an der Universität Regensburg und der LMU München. Prof. Dr. Christian Heumann  ist Professor am Institut für Statistik der LMU München. Dr. Rita Künstler  war wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Statistik der LMU München. Prof. Dr. Iris Pigeot  ist Professorin an der Universität Bremen und Direktorin des Leibniz-Instituts für Präventionsforschung und Epidemiologie - BIPS. Prof. Dr. Gerhard Tutz  war Professor für Statistik an der TU Berlin und der LMU München. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen

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  • Tragbarer nuklearer Strahlungsdetektor, Handanzeigen, Geigerzähler, Röntgenerkennungswerkzeug, Echtzeit-Mittelwert weiß
    Tragbarer nuklearer Strahlungsdetektor, Handanzeigen, Geigerzähler, Röntgenerkennungswerkzeug, Echtzeit-Mittelwert weiß

    Dieser Kernstrahlungsdetektor kann in der Kernphysik, der Umweltüberwachung und in industriellen Bereichen weit verbreitet sein. Es gibt drei Erkennungsmodi: Echtzeitdosis, mittlere Dosis und kumulative Dosis, um Ihre unterschiedlichen Bedürfnisse zu erfüllen. Wenn Sie auf der Suche nach einem neuen Detektor für nukleare Strahlung sind, können Sie unser Produkt ausprobieren. Merkmale: Tragbare Größe: Die geringe Größe dieses Werkzeugs ist sehr praktisch für den täglichen Gebrauch, Sie können es in Ihrer Werkzeugtasche tragen, ohne zu viel Stauraum zu beanspruchen. Echtzeit-Dosis(ECHT): Aktualisieren Sie einmal pro Sekunde, um schnell den wahren Wert jedes Moments anzuzeigen, der sich durch große Fluktuation und hohe Konsistenz mit Sensorerkennungsergebnissen auszeichnet. Der Echtzeitwert wird nach dem Booten automatisch getestet und ohne Bedienung angezeigt. (Einheit: usv/h) Mittlere Dosis(AVG): Notieren Sie die über einen bestimmten Zeitraum erhaltene Gesamtdosis und konvertieren Sie sie in die mittlere Anzeige, die sich durch geringe Schwankungen und Bequemlichkeit auszeichnet, um den Hintergrundwert der Umgebung und der schwachen Strahlungsumgebung zu überprüfen. Drücken Sie die M-Taste, um den Mittelwert neu zu berechnen. (Einheit: usv/h) Kumulative Dosis(ACC): Das heißt, addieren Sie alle erkannten Dosen, und die Daten gehen nach dem Herunterfahren nicht verloren, und historische Daten werden nach dem erneuten Hochfahren weiterhin akkumuliert, und es wird ein langfristiger kumulativer Summenwert vorhanden. Sie können die L-Taste und die R-Taste gleichzeitig drücken, um den kumulativen Wert zu löschen. (Einheit: msv/h) Breite Anwendungen: Dieser Kernstrahlungsdetektor kann in der Kernphysik, der Umweltüberwachung und in industriellen Bereichen weit verbreitet sein. Spezifikationen: Material: ABS Farbe: weiß schwarz (wahlweise) Erkennbare Typen: β, Y, Röntgenstrahlen Energiebereiche: 20kev-3.0 Mev ≤±30%(137Cs-) Empfindlichkeit: 80cpm/μsv/(Co-60) Prüfgenauigkeit: 0,01 μsv/h Echtzeit-Bereiche: 0-99,99 μsv/h Kumulierte Bereiche: 0-99.999msv Echtzeit-Fehler: ≤10 % Mittlerer Fehler: ≤3 % Netzteile: 3 * 1,5 V Batterien oder 1,2 V Akkus (NICHT ENTHALTEN) Packungsgrösse: 110 * 70 * 35mm / 4.3 * 2.8 * 1.4in Paketgewicht: 131,5 g / 4,6 Unzen Packliste: 1 * Kernstrahlungsdetektor

    Preis: 54.29 € | Versand*: 0.0 €
  • Wie berechnet man den Mittelwert einer gegebenen Datenmenge? Welche Bedeutung hat der Mittelwert in der Statistik?

    Um den Mittelwert einer Datenmenge zu berechnen, addiert man alle Werte und teilt die Summe durch die Anzahl der Werte. Der Mittelwert gibt den durchschnittlichen Wert der Datenmenge an und dient als Maß für die zentrale Tendenz. In der Statistik wird der Mittelwert häufig verwendet, um die Gesamtheit der Daten zu beschreiben und Vergleiche zwischen verschiedenen Datensätzen zu ermöglichen.

  • Wie berechnet man den Mittelwert einer Gruppe von Zahlen? Welche Rolle spielt der Mittelwert in der Statistik?

    Um den Mittelwert einer Gruppe von Zahlen zu berechnen, addiert man alle Zahlen zusammen und teilt die Summe durch die Anzahl der Zahlen. Der Mittelwert ist ein Maß für die zentrale Tendenz einer Verteilung und wird häufig verwendet, um Daten zu analysieren und Vergleiche zwischen verschiedenen Gruppen anzustellen. In der Statistik dient der Mittelwert als Kennzahl, um die durchschnittliche Größe oder Ausprägung einer Variablen in einer Stichprobe zu beschreiben.

  • Was ist der Mittelwert und die Standardabweichung in der Statistik?

    Der Mittelwert ist ein Maß für die zentrale Tendenz einer Verteilung und gibt den durchschnittlichen Wert der Daten an. Die Standardabweichung ist ein Maß für die Streuung der Daten um den Mittelwert und gibt an, wie weit die einzelnen Datenpunkte von diesem Durchschnitt abweichen.

  • Wie berechnet man den Mittelwert (μ) und die Standardabweichung (σ) einer Normalverteilung?

    Um den Mittelwert einer Normalverteilung zu berechnen, addiere alle Werte der Verteilung und teile die Summe durch die Anzahl der Werte. Die Standardabweichung berechnet sich, indem man die Differenz zwischen jedem Wert und dem Mittelwert quadriert, diese quadrierten Differenzen addiert, die Summe durch die Anzahl der Werte teilt und die Wurzel aus dem Ergebnis zieht.

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