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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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Stabthermometer mit verschiedenen Motiven
Stabthermometer mit verschiedenen Motiven · Lustiges Wasserthermometer · mit Befestigungsschnur · mit verschiedenen Motiven · Messung der Wassertemperatur Lustiges Wasserthermometer mit am oberen Ende angebrachten Motiv-Tieren. Besonders geeignet als Wasserthermometer in Kinderpools. Lieferumfang: · Stabthermometer mit verschiedenen Motiven
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Trennscheiben in verschiedenen Größen
Händler: Buttinette.com, Marke: None, Preis: 3.50 €, Währung: €, Verfügbarkeit: in_stock, Versandkosten: 4.95 €, Lieferzeit: 2-4 Tage, Kategorie: Kunst und Skulpturen, Titel: Trennscheiben in verschiedenen Größen
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Sauerstoffsicherheitsschlauch in verschiedenen Längen
Der Sauerstoffsicherheitsschlauch bietet höchste Sicherheit und Effizienz in der Sauerstofftherapie. Mit beidseitigen Standardanschlüssen ermöglicht er eine sichere Verbindung zu Sauerstoffquellen. Der High-Flow-Schlauch ist für Durchflussraten von bis zu 15 Litern pro Minute ausgelegt und aus hochwertigem, flexiblem PVC gefertigt. Die weichen Anschlüsse sorgen für Komfort, während die gerippten Innenwände knickbeständig sind und eine ununterbrochene Sauerstoffzufuhr gewährleisten. Produktdetails Beidseitiger Standardanschluss High Flow – max. 15 lpm Aus hochwertigem PVC Mit weichen Anschlüssen Flexibel Knickbeständig durch gerippte Innenwände DEHP-frei Längen 2,10 m 4,20 m 7,50 m 10,00 m 15,20 m Lieferumfang 1 Sauerstoffsicherheitsschlauch einer Länge...
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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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5 Sätze zufälliger Katzen spielzeug in verschiedenen Farben, Papier kugeln in verschiedenen Farben,
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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 € -
Sauerstoffsicherheitsschlauch in verschiedenen Längen
Der Sauerstoffsicherheitsschlauch bietet höchste Sicherheit und Effizienz in der Sauerstofftherapie. Mit beidseitigen Standardanschlüssen ermöglicht er eine sichere Verbindung zu Sauerstoffquellen. Der High-Flow-Schlauch ist für Durchflussraten von bis zu 15 Litern pro Minute ausgelegt und aus hochwertigem, flexiblem PVC gefertigt. Die weichen Anschlüsse sorgen für Komfort, während die gerippten Innenwände knickbeständig sind und eine ununterbrochene Sauerstoffzufuhr gewährleisten. Produktdetails Beidseitiger Standardanschluss High Flow – max. 15 lpm Aus hochwertigem PVC Mit weichen Anschlüssen Flexibel Knickbeständig durch gerippte Innenwände DEHP-frei Längen 2,10 m 4,20 m 7,50 m 10,00 m 15,20 m Lieferumfang 1 Sauerstoffsicherheitsschlauch einer Länge...
Preis: 3.99 € | Versand*: 4.90 €
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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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Wie können Zufallsauswahlen in verschiedenen Bereichen wie Wissenschaft, Statistik und Forschung eingesetzt werden?
Zufallsauswahlen werden verwendet, um eine repräsentative Stichprobe aus einer Population zu ziehen. In der Wissenschaft ermöglichen sie es, Schlussfolgerungen auf die gesamte Population zu ziehen. In der Statistik dienen sie dazu, Schätzungen und Hypothesentests durchzuführen.
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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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