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Titlebook: Angewandte Datenanalyse; Der Bayes‘sche Weg Daniel B?ttig Textbook 20151st edition Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2015 Bayes Statistik.D

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樓主: charter
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發(fā)表于 2025-3-27 00:35:38 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 04:05:48 | 只看該作者
,Mehrere Gr?ssen und Korrelation, bei Herzinfarkten und Schlaganf?llen. In Beispiel?2.1 zur Biodiversit?t interessieren die durchschnittlichen Artenzahlen von verschiedenen Pflanzenarten. Um die Plausibilit?t zu solchen Gr?ssen zu beschreiben, braucht maneingemeinsames Wahrscheinlichkeitsmodell. Wie damit gerechnet wird, wird in di
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發(fā)表于 2025-3-27 05:25:32 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 10:08:48 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 16:29:51 | 只看該作者
,Zwei Modelle zu positiven Gr?ssen, radioaktiven Elementen oderSchadensummen bei Unwettern, betrachtet. Ausserdem werden auch positive diskrete Gr?ssen studiert, wie die AnzahlUnf?lle w?hrend eines Jahres, wie die monatlichen Schadensf?lle bei einer Versicherung, oder die AnzahlZerf?lle von α-Teilchen w?hrend einer Stunde oder die An
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發(fā)表于 2025-3-27 19:24:17 | 只看該作者
Streuung und Normalverteilung,treuen.Die Normalverteilung wird in diesem Kapitel vorgestellt. Zudem wird illustriert, warumes sinnvoll ist, dieseVerteilungzu benutzen: Sie hat, gegeben der Erwartungswert und die Standardabweichung,eine maximale Entropie.DieNormalverteilung hat zwei Parameter: den Modus und die Standardabweichung
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發(fā)表于 2025-3-27 23:19:52 | 只看該作者
Explorative Datenanalyse,Dichtefunktion darstellen, den plausibelsten Wert angeben oderWahrscheinlichkeitsintervalle nennen. Die Resultate h?ngen von den Daten und vonVorinformationab.Neben den Rechnungen ist es sinnvoll,die verwendeten Daten zu visualisieren.In diesem Kapitel werdeneinfache und pr?gnante grafischen Darstel
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發(fā)表于 2025-3-28 02:26:50 | 只看該作者
Regressionsmodelle,n zu prognostizieren. So m?chte jemand den Preis eines Gebrauchtwagens aus dem Kilometerstand des Wagensberechnen. Oder ein Arzt will das Lungenvolumen aus dem Alter und der K?rpergr?sse eines Patienten bestimmen. Man spricht in solchen F?llen auch von . (engl. .).H?ufig will man nur den durchschnit
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發(fā)表于 2025-3-28 06:22:47 | 只看該作者
Regressionsmodelle: Parameter und Prognosen,en k?nnen. Um anzugeben, wie pr?zis und wie plausibelResultate sind, braucht man ein Datenmodell für die Messwerte oder Beobachtungen. Auch zukünftigeMesswerte oder Beobachtungen lassen sichprognostizieren. Diesgeschieht mit dem Gesetz der Marginalisierung.
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發(fā)表于 2025-3-28 11:09:44 | 只看該作者
Standardfehler, Ranglisten und Modelle,nkungen an Lungenkrebs in verschiedenen Regionen kennen. Eine Ingenieurin will die HaftkraftvonKlebeetiketten (eine Gr?sse, die wegen Messunsicherheiten und variierender Kovariablen nicht direkt bestimmbar ist) aus drei Produktionsarten vergleichen. Um solche Vergleiche anzustellen, kann mandie. und
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