Jumat, 27 Desember 2019

Einführung in die Statistik mit R Online Lesen

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Einführung in die Statistik mit R Online Lesen






Book Detail

Buchtitel : Einführung in die Statistik mit R

Erscheinungsdatum : 2010-11-01

Übersetzer : Huffman Fausta

Anzahl der Seiten : 371 Pages

Dateigröße : 31.31 MB

Sprache : Englisch & Deutsch & Yue Chinese

Herausgeber : Shawnee & Braeden

ISBN-10 : 7674434716-XXU

E-Book-Typ : PDF, AMZ, ePub, GDOC, PDAX

Verfasser : Janiyah Guellec

Digitale ISBN : 042-1562175036-EDN

Pictures : Jaydon Ghada


Einführung in die Statistik mit R Online Lesen



R Programmiersprache – Wikipedia ~ Günter Faes Einführung in R Ein Kochbuch zur statistischen Datenanalyse mit R Books on Demand Hamburg 2010 ISBN 9783833491849 Jürgen Groß Grundlegende Statistik mit R Eine anwendungsorientierte Einführung in die Verwendung der Statistik Software R ViewegTeubner Verlag Wiesbaden 2010 ISBN 9783834810397

Andreas Behr Wirtschaftswissenschaftler – Wikipedia ~ Daneben war er von 1994 bis 1998 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Statistik und Mathematik bei Werner Neubauer 1 1998 wurde er mit der Dissertation Der intraindustrielle Außenhandel Deutschlands zum Dr rer pol promoviert für die er den Dissertationspreis der IHK Frankfurt am Main erhielt

Rang Statistik – Wikipedia ~ In einer Reihe von statistischen Beobachtungen ergibt sich der Rang einer einzelnen Beobachtung als ihre Position wenn alle Beobachtungswerte der Größe nach geordnet und durchnummeriert werden Es ist möglich dass mindestens zwei Beobachtungen den gleichen Wert haben Man spricht dann von Bindungen oder Verbundwerten Der Rang ist daher nicht wohldefiniert

Statistik – Wikipedia ~ Einführung Statistik wird einerseits als eigenständige mathematische Disziplin über das Sammeln die Analyse die Interpretation oder Präsentation von Daten betrachtet andererseits als Teilgebiet der Mathematik insbesondere der Stochastik angesehen

Residuenquadratsumme – Wikipedia ~ Neben der Residuenquadratsumme spielt in der Statistik auch die totale Quadratsumme und die erklärte Quadratsumme eine große Rolle Um einen globalen FTest durchzuführen sind oft mittlere Abweichungsquadrate von Interesse Dividiert man die Residuenquadratsumme durch die residualen Freiheitsgrade erhält man das mittlere Residuenquadrat

Streuungsmaß Statistik – Wikipedia ~ Die mittlere absolute Abweichung wird in der mathematischen Statistik meist zugunsten der quadratischen Abweichung umgangen welche analytisch leichter zu behandeln ist Die in der Definition verwendete Betragsfunktion ist nicht überall differenzierbar was die Berechnung des Minimums erschwert

Statistische Versuchsplanung – Wikipedia ~ Einführung in die Methoden und Anwendung des Dialogsystems CADEMO G Fischer Verlag Stuttgart 1992 ISBN 3437402471 Dieter Rasch und Dieter SchottMathematische Statistik Kap 12 Versuchsanlagen Wiley VCH Weinheim 2016 ISBN 9783527338849

Adäquationsproblem – Wikipedia ~ Günter Buttler Reinhold Stroh Einführung in die Statistik Überarbeitete und erweiterte Neuausgabe Rowohlt Taschenbuch Verlag GmbH Reinbek bei Hamburg 1980 7 Auflage November 2000 S 21 ISBN 349918740X Horst Degen Peter Lorscheid StatistikAufgabensammlung mit ausführlichen Lösungen Übungsbuch zur Statistik im wirtschaftswissenschaftlichen Grundstudium R Oldenbourg Verlag

Kontingenzkoeffizient – Wikipedia ~ Der Kontingenzkoeffizient nach Karl Pearson ist ein statistisches ZusammenhangsmaßDer Pearsonsche Kontingenzkoeffizient drückt die Stärke des Zusammenhangs zwischen zwei oder mehreren nominalen oder ordinalen Variablen aus Er basiert auf dem Vergleich von tatsächlich ermittelten Häufigkeiten zweier Merkmale mit den Häufigkeiten die man bei Unabhängigkeit dieser Merkmale erwartet

Bestimmtheitsmaß – Wikipedia ~ Das Bestimmtheitsmaß auch Determinationskoeffizient von lateinisch determinatio „Abgrenzung Bestimmung“ bzw determinare „eingrenzen“ „festlegen“ „bestimmen“ und coefficere „mitwirken“ bezeichnet mit ist in der Statistik eine Kennzahl zur Beurteilung der Anpassungsgüte einer Regression – beispielsweise um zu bewerten wie gut Messwerte zu einem Modell passen





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