葡萄糖
发表于 2025-3-25 06:49:58
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Badger
发表于 2025-3-25 08:00:55
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优雅
发表于 2025-3-25 12:39:03
,Eine Einführung und ein Überblick,yes, die es erlaubt, Aussagen zu nicht direkt messbaren Grössen zu quantifizieren. Andererseits ist dies das Gesetz der Marginalisierung, mit dem man versuchen kann, zukünftige Beobachtungen einer unsicheren Grösse zu prognostizieren. Auch erfährt der Leser oder die Leserin, wie man die Statistik im Bereich der Qualitätssicherung einsetzen kann.
Pedagogy
发表于 2025-3-25 16:32:53
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无瑕疵
发表于 2025-3-25 20:17:51
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pus840
发表于 2025-3-26 01:21:33
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展览
发表于 2025-3-26 05:55:39
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.
人充满活力
发表于 2025-3-26 08:37:54
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 erklärt ist, prognostizieren. Dazu muss man Integrale ausrechnen. Sie sind kaum explizit berechenbar. Daher wird ein Verfahren vorgestellt, das auf einer Computersimulation aufbaut.
一美元
发表于 2025-3-26 12:57:18
https://doi.org/10.1007/978-3-031-67416-7lten Argumente, um Modelle zu wählen, 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 auszuwählen.
instulate
发表于 2025-3-26 19:51:56
Deborah Benros,Arman Hashemi,Yunsheng Suultate hängen dabei vom Datenmodell ab, das besagt, wie Messwerte der Grössen streuen. Es ist daher sinnvoll, das Datenmodell zu beurteilen. Wie dies gemacht werden kann, wird in diesem Kapitel ebenfalls diskutiert.