谦虚的人
发表于 2025-3-26 21:26:11
Design Computing and Cognition’24uppen ähnlich oder gleich strukturiert. Diese Information lässt sich in die statistischen Modelle einbauen. Damit lassen sich nicht direkt messbare Grössen der verschiedenen Gruppen sehr effizient vergleichen. Dies zeigt der letzte Abschnitt in diesem Kapitel.
Fibrinogen
发表于 2025-3-27 03:33:02
Wie man Versuche planen kann,en zu generieren, zeigt ein bekannter Slogan aus dem Qualitätsmanagement:...Daten erlauben, Wissen zu einer nicht direkt messbaren Grösse oder zu zukünftigen Werten einer unsicheren Grösse aufzubauen. Wie Versuche oder Experimente geplant werden, um hochstehendes Datenmaterial zu erhalten, wird in diesem Kapitel vorgestellt.
指令
发表于 2025-3-27 08:25:33
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.
屈尊
发表于 2025-3-27 10:35:19
Messwerte prognostizieren, 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.
cochlea
发表于 2025-3-27 14:10:25
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Arroyo
发表于 2025-3-27 20:39:19
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LUT
发表于 2025-3-27 23:09:58
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Obvious
发表于 2025-3-28 05:38:59
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反叛者
发表于 2025-3-28 06:51:41
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 gewählte Modell gut?“ zu beantworten. Die in den Daten steckende Information kann auch helfen, ein gutes Datenmodell zu wählen.
ostracize
发表于 2025-3-28 13:03:16
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