Titlebook: Angewandte Datenanalyse; Der Bayes‘sche Weg Daniel Bättig Textbook 2017Latest edition Springer-Verlag GmbH Deutschland 2017 Bayes Statistik

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Explorative Datenanalyse,-Dichtefunktion darstellen, den plausibelsten Wert angeben oder Wahrscheinlichkeitsintervalle nennen. Die Resultate hängen von den Daten und von Vorinformation ab. Neben den Rechnungen ist es sinnvoll, die verwendeten Daten zu visualisieren. In diesem Kapitel werden einfache und prägnante grafischen

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Regressionsmodelle: Parameter und Prognosen,rden können. Um anzugeben, wie präzis und wie plausibel Resultate sind, braucht man ein Datenmodell für die Messwerte oder Beobachtungen. Auch zukünftige Messwerte oder Beobachtungen lassen sich prognostizieren. Dies geschieht mit dem Gesetz der Marginalisierung.

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,Plausibilität von Modellen und von Hypothesen,der erklärenden Variablen ., ., … bestimmen. Es stellt sich dann die Frage: „Welches Modell ist plausibler?“ Mit statistischen Methoden lässt sich diese Frage beantworten und Regressionsmodelle können quantitativ gegeneinander beurteilt werden. Im ersten Teil des Kapitels findet man dazu eine Einfüh

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Messen und Kontrollieren,ntwort auf diese Fragen geben. (Der Genetiker und Statistiker R. A. Fisher ist der Urheber der wissenschaftlichen Versuchsplanung (engl. Design of Experiments). Zur Versuchsplanung gehören Prinzipien wie Wiederholung, Randomisierung und Kontrolle.)

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https://doi.org/10.1007/978-3-476-99587-2ntwort auf diese Fragen geben. (Der Genetiker und Statistiker R. A. Fisher ist der Urheber der wissenschaftlichen Versuchsplanung (engl. Design of Experiments). Zur Versuchsplanung gehören Prinzipien wie Wiederholung, Randomisierung und Kontrolle.)

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