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Kurt Scharnbacher - GEBRAUCHT Grundlagen statistischer Wahrscheinlichkeiten: Kombinationen, Wahrscheinlichkeiten, Binomial- und Normalverteilung, Konfidenzintervall, Hypothesentests (German Edition) - Preis vom 11.01.2025 05:59:40 h
Händler: MEDIMOPS, Marke: Kurt Scharnbacher -, Preis: 6.49 €, Währung: €, Verfügbarkeit: in_stock, Versandkosten: 1.99 €, Lieferzeit: 3 bis 5 Werktagen, Kategorie: Bücher & Zeitschriften, Titel: Kurt Scharnbacher - GEBRAUCHT Grundlagen statistischer Wahrscheinlichkeiten: Kombinationen, Wahrscheinlichkeiten, Binomial- und Normalverteilung, Konfidenzintervall, Hypothesentests (German Edition) - Preis vom 11.01.2025 05:59:40 h
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Datenanalyse mit Python (McKinney, Wes)
Datenanalyse mit Python , Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4 Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy und Jupyter kennen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230302, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: McKinney, Wes, Übersetzung: Lichtenberg, Kathrin~Demmig, Thomas, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 556, Keyword: Big Data; Data Mining; Data Science; IPython; Jupyter; Jupyter notebook; NumPy; Python 3.10; matplotlib; pandas 1.4, Fachschema: Data Mining (EDV)~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Datenverarbeitung / Simulation~Informatik~Informationsverarbeitung (EDV)~Internet / Programmierung~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Data Mining, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 241, Breite: 168, Höhe: 35, Gewicht: 999, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger: 2660049, Vorgänger EAN: 9783960090809 9783960090007 9783864903038 9783958750739, andere Sprache: 9781491957660, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0120, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 44.90 € | Versand*: 0 € -
Datenanalyse mit R' Fortgeschrittene Verfahren
Dieses Buch erklärt, wie man mit R fortgeschrittene statistische Analysen durchführt. Die Techniken wurden dabei so ausgewählt, dass sie den Stoff im Masterstudiengang Psychologie und ähnlicher Studiengänge abdecken. In 10 eigenständigen Kapiteln werden die statistischen Verfahren anhand einführender und komplexer Datenbeispiele erläutert. Die Analyseergebnisse werden ausführlich interpretiert. Dabei legt das Buch besonderen Wert auf illustrative grafische Ergebnisdarstellungen. Auch die Voraussetzungen der Verfahren werden diskutiert und, soweit möglich, in R geprüft. Zu jedem Kapitel stehen Datendateien und ein R Script zur Verfügung, damit die Analyse schnell und unkompliziert nachvollzogen werden kann. Das Buch setzt Grundkenntnisse in R voraus und gibt ergänzende Literatur für die theoretischen Grundlagen und die Vertiefung für die fortgeschrittene Datenanalyse an.
Preis: 34.95 € | Versand*: 0 € -
Statistik macchiato
Lust statt Frust! Macchiato steht für ein pädagogisches Konzept, durch Cartoons und Humor Einsichten und Aha-Momente zu vermitteln. Dadurch wird aus frustrierendem Büffeln ein Lernen mit Verständnis und Spaß. Die Bücher sind unentbehrliche Begleiter und Ratgeber für die ersten Schritte im Berufsleben, ein erfolgreiches Abitur und für den schnellen und mühelosen Einstieg ins Studium. Cartoongeschichten und Analogien erleichtern statistische Definitionen. Dabei bewältigt das Buch den grundlegenden Lehrstoff. Die Neuauflage geht auf mehr statistische Testverfahren ein. Das Buch ist außer für Schüler und Studenten auch für alle geeignet, die im Beruf Statistikkenntnisse benötigen oder die einfach die Grundlagen von Prognosen und statistischen Analysen verstehen wollen. ÜBER DIE AUTOREN: ANDREAS LINDENBERG und IRMGARD WAGNER, die jahrelange Erfahrung im Unterricht im Gymnasium haben, haben sich mit dem Grafiker PETER FEJES zusammengetan. Das Buch ist das Ergebnis vieler anregender Diskussionen dieses Teams, dem die Zusammenarbeit viel Spaß gemacht hat. LUDWIG FEICHTINGER, Statistikdozent der Universität Salzburg, hat das Team als Fachlektor unterstützt. AUF DER COMPANION-WEBSITE: Für Dozenten und Studenten: Aufgaben mit Lösungen DIE ZIELGRUPPE: Schüler für Abiturvorbereitung Studenten (zum Beispiel Wirtschafts- oder Sozialwissenschaften, Psychologie, Medizin, Naturwissenschaften) Alle, die im Beruf Statistik benötigen (Datenanalysekenntnisse werden zunehmend Voraussetzung für Bewerber)
Preis: 15.99 € | Versand*: 0 €
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Was ist die Bedeutung und das Anwendungsgebiet der Varianz in der Statistik?
Die Varianz ist ein Maß für die Streuung von Daten um den Mittelwert. Sie gibt an, wie weit die einzelnen Werte von diesem Mittelwert entfernt sind. In der Statistik wird die Varianz verwendet, um die Verteilung von Daten zu analysieren und Unterschiede zwischen verschiedenen Gruppen oder Stichproben zu untersuchen.
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Kannst du die Grundprinzipien der Normalverteilung und ihre Anwendung in der Statistik erklären?
Die Normalverteilung ist eine symmetrische Wahrscheinlichkeitsverteilung, bei der die Daten um den Mittelwert herum gruppiert sind. Sie wird häufig in der Statistik verwendet, um die Verteilung von Daten zu beschreiben und Hypothesentests durchzuführen. Die Grundprinzipien umfassen den Mittelwert, die Standardabweichung und die Form der Glockenkurve.
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Kannst du mir erklären, wie ein Konfidenzintervall berechnet wird und wofür es in der Statistik verwendet wird?
Ein Konfidenzintervall wird berechnet, indem man einen Schätzwert plus/minus einen Fehlerbereich angibt, innerhalb dessen man mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit den wahren Wert einer Population vermutet. Es wird verwendet, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Schätzungen in der Statistik zu quantifizieren und um Aussagen über die Parameter einer Population zu machen.
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Was sind verschiedene Methoden zur Gruppierung von Daten in der Statistik und Datenanalyse?
1. K-Means-Clustering ist eine Methode, die Daten in k vordefinierte Gruppen einteilt. 2. Hierarchisches Clustering gruppiert Daten basierend auf Ähnlichkeiten in einer Baumstruktur. 3. DBSCAN ist eine Methode, die Daten in dicht besiedelte Cluster und Ausreißer gruppiert.
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Medizinische Statistik
Medizinische Statistik: Konzepte, Methoden, Anwendungen Die Autoren schaffen es, mit ihrer Einführung in die medizinische Statistik ein speziell auf die Bedürfnisse der Medizin zugeschnittenes Lehr- und Nachschlagewerk zu bieten, das über das Studium hinaus die Brücke zwischen Theorie und Praxis schlägt. Das Lehrbuch bietet anwendungsorientiert Hilfestellung in der Auswahl und Interpretation von Daten und Ergebnissen und sensibilisiert durch die Diskussion von weitverbreiteten Fehlinterpretationen. Aufbau und Aufmachung regen den Studierenden an, sich intensiv und kritisch mit dem Prüfungsstoff auseinanderzusetzen. Aus dem Inhalt 1. Einleitung 2. Deskriptive Statistik 3. Mathematische Grundlagen 4. Schätzer, Standardfehler und Konfidenzintervall 5. Testen von Hypothesen 6. Analyse von quantitativen Zielgrößen 7. Analyse von qualitativen Zielgrößen 8. Analyse von Zähldaten 9. Analyse von Überlebenszeiten 10. Konkurrierende Risiken 11. Klassifikation und Prognose 12. Beurteilung der Zuverlässigkeit von Messungen 13. Klinische Studien 14. Epidemiologische Studien 15. Meta-Analyse Über die Autoren: Die drei Autoren LEONHARD HELD, KASPAR RUFIBACH und BURKHARDT SEIFERT haben große Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Medizinern. Bis Ende 2011 haben alle drei an der Abteilung Biostatistik, Institut für Sozial- und Präventivmedizin, Universität Zürich gearbeitet. Seit 5/2012 ist KASPAR RUFIBACH in der Biostatistik-Abteilung eines großen Pharma-Konzerns in der Planung und Analyse von Onkologie-Studien tätig. Die Autoren publizieren regelmäßig in hochrangigen statistischen und medizinischen Fachzeitschriften.
Preis: 31.99 € | Versand*: 0 € -
Wetter, Viren und Wahrscheinlichkeit (Stewart, Ian)
Wetter, Viren und Wahrscheinlichkeit , Wir leben in unsicheren Zeiten, manches scheint gerade ungewiss - Corona und das Klima etwa. Wir möchten unsere Zukunft gerne kennen, statt den Ereignissen einfach ausgesetzt zu sein: Ob es um das Wetter geht, die Börsenkurse, unsere Chancen vor Gericht oder beim Lotto, das Geschlecht unseres Kindes, die Berechnung einer Herdenimpfung. Und man kann das tatsächlich näherungsweise herausfinden. Wie - das zeigt uns der britische Kult-Mathematiker Ian Stewart in diesem Buch. Wie machen wir aus Nichtwissen Wissen? Wie bekommen wir mehr Sicherheit, welche unserer Entscheidungen die beste ist? Wenn es darum geht, das scheinbar Zufällige zu beherrschen, haben wir es mit den Mitteln der Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung weit gebracht. Heute können wir vielfältige Formen von Unwissen bis zu einem gewissen Grad mess- und handhabbar machen. Allerdings, das zeigt Ian Stewart auch, haben wir in unserem Jahrhunderte währenden Bemühen, uns mit dem Unbekannten bekannt zu machen, immer auch neue Ungewissheiten entdeckt. Und oft genug gab es dabei fatale Fehlurteile. Man muss also schon wissen, wie es geht. Ian Stewart führt es uns gewohnt kurzweilig und mit leichter Hand vor. , Nachschlagewerke & Lexika > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20220215, Autoren: Stewart, Ian, Übersetzung: Niehaus, Monika~Schuh, Bernd, Seitenzahl/Blattzahl: 416, Abbildungen: Zahlr. s/w Abbildungen, Keyword: Affenpocken; Astronomie; Chaostheorie; Geschichte der Mathematik; Kulturgeschichte; Mathematik; Menschheitsgeschichte; Meteorologie; Naturwissenschaften; Quote; Ungewissheit; Wahrscheinlichkeitsrechnung; Würfeln; erzählendes Sachbuch; mathematische Rätsel, Fachschema: Mittelalter~Achtzehntes Jahrhundert~Zwanzigstes Jahrhundert~Geistesgeschichte~Mathematik / Philosophie, Geisteswissenschaften~Stochastik~Mathematik / Geschichte, Fachkategorie: Philosophie der Mathematik~Bayesianische Inferenz~Geschichte der Mathematik~Die Natur: Sachbuch~Populärwissenschaftliche Werke, Region: Europa, Zeitraum: 1000 bis 1500 nach Christus~18. Jahrhundert (1700 bis 1799 n. Chr.)~20. Jahrhundert (1900 bis 1999 n. Chr.), Warengruppe: HC/Naturwissenschaften/Technik allg., Fachkategorie: Ideengeschichte, Geistesgeschichte, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Rowohlt Verlag GmbH, Verlag: Rowohlt Verlag GmbH, Verlag: Rowohlt Verlag GmbH, Länge: 216, Breite: 148, Höhe: 39, Gewicht: 608, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2687833
Preis: 22.00 € | Versand*: 0 € -
Riders of Justice - Helden der Wahrscheinlichkeit (DVD)
Trauer-Arbeit ist eine einsame Angelegenheit. Entsprechend möchte der gerade heimgekehrte Offizier Markus (Mads Mikkelsen) einfach seine Ruhe haben. Er will möglichst wenig weinen, sich um seine...
Preis: 3.49 € | Versand*: 1.99 € -
Datenanalyse mit R' Fortgeschrittene Verfahren
Dieses Buch erklärt, wie man mit R fortgeschrittene statistische Analysen durchführt. Die Techniken wurden dabei so ausgewählt, dass sie den Stoff im Masterstudiengang Psychologie und ähnlicher Studiengänge abdecken. In 10 eigenständigen Kapiteln werden die statistischen Verfahren anhand einführender und komplexer Datenbeispiele erläutert. Die Analyseergebnisse werden ausführlich interpretiert. Dabei legt das Buch besonderen Wert auf illustrative grafische Ergebnisdarstellungen. Auch die Voraussetzungen der Verfahren werden diskutiert und, soweit möglich, in R geprüft. Zu jedem Kapitel stehen Datendateien und ein R Script zur Verfügung, damit die Analyse schnell und unkompliziert nachvollzogen werden kann. Das Buch setzt Grundkenntnisse in R voraus und gibt ergänzende Literatur für die theoretischen Grundlagen und die Vertiefung für die fortgeschrittene Datenanalyse an.
Preis: 27.99 € | Versand*: 0 €
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Wie kann man den Schätzer für die lineare Einfachregression ohne konstante Varianz in der Statistik bestimmen?
Um den Schätzer für die lineare Einfachregression ohne konstante Varianz zu bestimmen, kann man das gewichtete kleinste-Quadrate-Verfahren verwenden. Dabei werden die Gewichte basierend auf der inversen Varianz der abhängigen Variable berechnet. Anschließend wird die Methode der kleinsten Quadrate angewendet, um die Schätzungen für die Regressionskoeffizienten zu erhalten.
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Welche Bedeutung hat die Varianz in der Statistik und wie kann sie zur Analyse von Daten verwendet werden?
Die Varianz ist ein Maß für die Streuung von Daten um den Mittelwert. Sie gibt an, wie weit die einzelnen Werte von diesem Mittelwert abweichen. Durch die Varianz können Unterschiede zwischen verschiedenen Datensätzen quantifiziert und verglichen werden. Sie wird häufig in Kombination mit dem Standardabweichung verwendet, um die Verteilung von Daten zu analysieren und Ausreißer zu identifizieren.
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Was ist ein Hypothesentest in Mathematik?
Ein Hypothesentest in Mathematik ist ein statistisches Verfahren, um eine Vermutung über eine Population auf Basis von Stichproben zu überprüfen. Dabei wird eine Nullhypothese aufgestellt, die besagt, dass es keinen signifikanten Unterschied oder Effekt gibt. Anschließend wird anhand der Stichprobendaten entschieden, ob die Nullhypothese abgelehnt werden kann oder nicht. Der Hypothesentest ermöglicht es, statistisch fundierte Aussagen über eine Population zu treffen und Schlussfolgerungen auf Basis von Wahrscheinlichkeiten zu ziehen.
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Wann liegt eine Normalverteilung vor?
Eine Normalverteilung liegt vor, wenn die Daten symmetrisch um den Mittelwert verteilt sind. Zudem müssen die Werte um den Mittelwert herum gleichmäßig abnehmen, sodass die Verteilung eine glockenförmige Kurve bildet. Ein weiteres Merkmal ist, dass der Mittelwert, der Median und der Modus der Verteilung alle übereinstimmen. Zudem können bestimmte statistische Tests wie der Kolmogorov-Smirnov-Test oder der Shapiro-Wilk-Test verwendet werden, um zu überprüfen, ob eine Verteilung normal ist. Es ist wichtig zu beachten, dass eine Normalverteilung in der Praxis selten exakt vorliegt, sondern eher als ideales Modell betrachtet wird.
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