找回密码
 To register

QQ登录

只需一步,快速开始

扫一扫,访问微社区

Titlebook: ;

[复制链接]
楼主: lutein
发表于 2025-3-30 09:32:52 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-30 12:59:48 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-30 17:05:41 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-30 21:12:13 | 显示全部楼层
Erste Schritte,obei eine vollständige Datenanalyse die Abfolge vieler solcher Schritte umfasst. So könnten Daten zunächst aus einer Datei gelesen und zwei Variablen zu einer neuen verrechnet werden, ehe eine Teilmenge von Beobachtungen ausgewählt und mit ihr ein statistischer Test durchgeführt wird, dessen Ergebnisse im Anschluss grafisch aufzubereiten sind.
发表于 2025-3-31 04:09:25 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-31 06:50:30 | 显示全部楼层
J. Petres,M. Hartmann,R. Müller vollständige Datensätze zu speichern. Objekte der Klasse . und . sind in dieser Hinsicht flexibler: Sie erlauben es, gleichzeitig Variablen unterschiedlichen Datentyps und auch unterschiedlicher Klasse als Komponenten zu besitzen.
发表于 2025-3-31 11:07:59 | 显示全部楼层
M. Medl,S. Leodolter,W. Marholdianz vorliegen. Bevor auf Tests zum Vergleich von Erwartungswerten eingegangen wird, sollen deshalb zunächst jene Verfahren vorgestellt werden, die sich mit der Prüfung statistischer Voraussetzungen befassen (Abschn. 10.1). Für die statistischen Grundlagen dieser Themen vgl. Eid et al. (2015); Kirk (2013) sowie Maxwell und Delaney (2004).
发表于 2025-3-31 14:14:06 | 显示全部楼层
W. Holzgreve,C. H. Rodeck,M. S. Golbusch Gruppierungsfaktoren einsetzen. Ein Spezialfall ist die logistische Regression für dichotome . (codiert als 0 und 1). Im Vergleich zur Vorhersage quantitativer Variablen in der linearen Regression wird an diesem Beispiel zunächst folgende Schwierigkeit deutlich (für Details vgl. Faraway, 2016; Fox & Weisberg, 2011):
发表于 2025-3-31 17:46:14 | 显示全部楼层
https://doi.org/10.1007/978-3-663-19738-6, 2015a Backhaus, Erichson, & Weiber, 2015b; Mardia, Kent, & Bibby, 1980), deren Anwendung in R Zelterman (2015) vertiefend behandelt. Abschn. 14.6.8, 14.7 und 15.3 thematisieren Möglichkeiten, multivariate Daten in Diagrammen zu veranschaulichen.
发表于 2025-3-31 23:28:16 | 显示全部楼层
 关于派博传思  派博传思旗下网站  友情链接
派博传思介绍 公司地理位置 论文服务流程 影响因子官网 SITEMAP 大讲堂 北京大学 Oxford Uni. Harvard Uni.
发展历史沿革 期刊点评 投稿经验总结 SCIENCEGARD IMPACTFACTOR 派博系数 清华大学 Yale Uni. Stanford Uni.
|Archiver|手机版|小黑屋| 派博传思国际 ( 京公网安备110108008328) GMT+8, 2025-5-21 13:32
Copyright © 2001-2015 派博传思   京公网安备110108008328 版权所有 All rights reserved
快速回复 返回顶部 返回列表