Titlebook: Angewandte Datenanalyse; Der Bayes‘sche Weg Daniel B?ttig 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 h?ngen von den Daten und von Vorinformation ab. Neben den Rechnungen ist es sinnvoll, die verwendeten Daten zu visualisieren. In diesem Kapitel werden einfache und pr?gnante grafischen

花束

闡明

Regressionsmodelle: Parameter und Prognosen,rden k?nnen. Um anzugeben, wie pr?zis 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.

萬花筒

FEAS

,Plausibilit?t von Modellen und von Hypothesen,der erkl?renden Variablen ., ., … bestimmen. Es stellt sich dann die Frage: ?Welches Modell ist plausibler?“ Mit statistischen Methoden l?sst sich diese Frage beantworten und Regressionsmodelle k?nnen quantitativ gegeneinander beurteilt werden. Im ersten Teil des Kapitels findet man dazu eine Einfüh

善于騙人

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 geh?ren 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 geh?ren Prinzipien wie Wiederholung, Randomisierung und Kontrolle.)

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