Produkt zum Begriff Explorative:
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Schneider Electric MTN6600-0603 Schneider Electric KNX. Gerät zur Messung und Überwachung des Energieverbrauchs an bis zu drei Kanäle. An die Kanäle können unterschiedliche Phasen angeschlossen werden. Die Daten werden zur Auswertung und Visualisierung au
Schneider Electric KNX. Gerät zur Messung und Überwachung des Energieverbrauchs an bis zu drei Kanäle. An die Kanäle können unterschiedliche Phasen angeschlossen werden. Die Daten werden zur Auswertung und Visualisierung auf den KNX-Bus übertragen. Je Kanal stehen ein zurücksetzbarer Energiezähler und ein Gesamtenergiezähler zur Verfügung. Das Gerät speichert die Werte bei Spannungsausfall. Bei Überschreiten von bis zu 8 Schwellwerten können Telegramme für Energiespar- und Alarmfunktionen über den Bus an verschiedene Verbraucher gesendet werden. Der Energiezähler kann extern gemessene Energiewerte (z. B. von weiteren Energiezählern oder Schaltaktoren mit Stromerkennung) über den KNX-Bus empfangen und die Werte summieren. Geeignet für die Montage auf Hutschienen TH35 nach EN 60715, Mit Schraubklemmen.
Preis: 189.35 € | Versand*: 6.90 € -
Neue LCD Digitale Messung Einstellbare Wiegen Löffel Kaffee Pulver Skala Backen Skala Elektronische
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Preis: 9.19 € | Versand*: 1.99 € -
SMART ENERGY CONTROLLER SEC1000 GRID zur Erfassung und Analyse von Daten
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Preis: 483.49 € | Versand*: 0.00 € -
Medizinische Statistik
Medizinische Statistik: Konzepte, Methoden, Anwendungen Die Autoren schaffen es, mit ihrer Einführung in die medizinische Statistik ein speziell auf die Bedürfnisse der Medizin zugeschnittenes Lehr- und Nachschlagewerk zu bieten, das über das Studium hinaus die Brücke zwischen Theorie und Praxis schlägt. Das Lehrbuch bietet anwendungsorientiert Hilfestellung in der Auswahl und Interpretation von Daten und Ergebnissen und sensibilisiert durch die Diskussion von weitverbreiteten Fehlinterpretationen. Aufbau und Aufmachung regen den Studierenden an, sich intensiv und kritisch mit dem Prüfungsstoff auseinanderzusetzen. Aus dem Inhalt 1. Einleitung 2. Deskriptive Statistik 3. Mathematische Grundlagen 4. Schätzer, Standardfehler und Konfidenzintervall 5. Testen von Hypothesen 6. Analyse von quantitativen Zielgrößen 7. Analyse von qualitativen Zielgrößen 8. Analyse von Zähldaten 9. Analyse von Überlebenszeiten 10. Konkurrierende Risiken 11. Klassifikation und Prognose 12. Beurteilung der Zuverlässigkeit von Messungen 13. Klinische Studien 14. Epidemiologische Studien 15. Meta-Analyse Über die Autoren: Die drei Autoren LEONHARD HELD, KASPAR RUFIBACH und BURKHARDT SEIFERT haben große Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Medizinern. Bis Ende 2011 haben alle drei an der Abteilung Biostatistik, Institut für Sozial- und Präventivmedizin, Universität Zürich gearbeitet. Seit 5/2012 ist KASPAR RUFIBACH in der Biostatistik-Abteilung eines großen Pharma-Konzerns in der Planung und Analyse von Onkologie-Studien tätig. Die Autoren publizieren regelmäßig in hochrangigen statistischen und medizinischen Fachzeitschriften.
Preis: 39.95 € | Versand*: 0 €
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Wie erstelle ich ein aussagekräftiges Diagramm zur Visualisierung meiner Daten?
1. Wähle den richtigen Diagrammtyp basierend auf deinen Daten und dem gewünschten Zweck aus. 2. Stelle sicher, dass die Daten korrekt und übersichtlich dargestellt sind, z.B. durch Beschriftungen und Achsen. 3. Verwende Farben und Formatierungen gezielt, um wichtige Informationen hervorzuheben und das Diagramm ansprechend zu gestalten.
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Was sind die Vorteile einer logarithmischen Skala gegenüber einer linearen Skala bei der Darstellung von Daten?
Eine logarithmische Skala ermöglicht eine bessere Darstellung von Daten mit einem großen Bereich von Werten, da sie eine komprimierte Ansicht bietet. Sie hilft dabei, kleine Unterschiede in großen Zahlenbereichen sichtbar zu machen. Zudem erleichtert sie die Vergleichbarkeit von Daten unterschiedlicher Größenordnungen.
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Könnten Sie erklären, wie ein Diagramm zur Visualisierung von Daten verwendet werden kann?
Ein Diagramm kann verwendet werden, um komplexe Daten visuell darzustellen und Trends oder Muster leicht erkennbar zu machen. Es ermöglicht es, große Datenmengen auf einen Blick zu erfassen und Zusammenhänge besser zu verstehen. Durch die Verwendung von Diagrammen können Entscheidungsträger fundierte Entscheidungen treffen und Informationen effektiv kommunizieren.
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Wie können Geoprozessierungstechniken zur Analyse und Visualisierung von geographischen Daten eingesetzt werden?
Geoprozessierungstechniken können verwendet werden, um geographische Daten zu analysieren, indem sie komplexe Algorithmen zur Verarbeitung und Interpretation von räumlichen Informationen anwenden. Sie ermöglichen die Erstellung von Karten, Diagrammen und anderen visuellen Darstellungen, um Muster, Trends und Beziehungen in den Daten zu identifizieren. Durch die Kombination verschiedener Geoprozessierungstechniken können Geographen fundierte Entscheidungen treffen und fundierte Prognosen über geographische Phänomene treffen.
Ähnliche Suchbegriffe für Explorative:
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Statistik macchiato
Lust statt Frust! Macchiato steht für ein pädagogisches Konzept, durch Cartoons und Humor Einsichten und Aha-Momente zu vermitteln. Dadurch wird aus frustrierendem Büffeln ein Lernen mit Verständnis und Spaß. Die Bücher sind unentbehrliche Begleiter und Ratgeber für die ersten Schritte im Berufsleben, ein erfolgreiches Abitur und für den schnellen und mühelosen Einstieg ins Studium. Cartoongeschichten und Analogien erleichtern statistische Definitionen. Dabei bewältigt das Buch den grundlegenden Lehrstoff. Die Neuauflage geht auf mehr statistische Testverfahren ein. Das Buch ist außer für Schüler und Studenten auch für alle geeignet, die im Beruf Statistikkenntnisse benötigen oder die einfach die Grundlagen von Prognosen und statistischen Analysen verstehen wollen. ÜBER DIE AUTOREN: ANDREAS LINDENBERG und IRMGARD WAGNER, die jahrelange Erfahrung im Unterricht im Gymnasium haben, haben sich mit dem Grafiker PETER FEJES zusammengetan. Das Buch ist das Ergebnis vieler anregender Diskussionen dieses Teams, dem die Zusammenarbeit viel Spaß gemacht hat. LUDWIG FEICHTINGER, Statistikdozent der Universität Salzburg, hat das Team als Fachlektor unterstützt. AUF DER COMPANION-WEBSITE: Für Dozenten und Studenten: Aufgaben mit Lösungen DIE ZIELGRUPPE: Schüler für Abiturvorbereitung Studenten (zum Beispiel Wirtschafts- oder Sozialwissenschaften, Psychologie, Medizin, Naturwissenschaften) Alle, die im Beruf Statistik benötigen (Datenanalysekenntnisse werden zunehmend Voraussetzung für Bewerber)
Preis: 15.99 € | Versand*: 0 € -
Neue LCD Digitale Messung Einstellbare Wiegen Löffel Kaffee Pulver Skala Backen Skala Elektronische
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Preis: 8.29 € | Versand*: 1.99 € -
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Preis: 8.79 € | Versand*: 1.99 € -
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Preis: 9.19 € | Versand*: 1.99 €
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Wie wird GIS zur Analyse und Darstellung geographischer Daten eingesetzt?
GIS wird verwendet, um geographische Daten zu sammeln, zu speichern und zu analysieren. Es ermöglicht die Erstellung von Karten, die komplexe Informationen visualisieren. GIS wird in verschiedenen Bereichen wie Stadtplanung, Umweltmanagement und Katastrophenmanagement eingesetzt.
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Was sind die grundlegenden Methoden zur Beschreibung und Analyse von Daten in der deskriptiven Statistik?
Die grundlegenden Methoden zur Beschreibung und Analyse von Daten in der deskriptiven Statistik sind die Maßzahlen, wie Mittelwert, Median und Modalwert, sowie Streuungsmaße, wie Standardabweichung und Varianz. Des Weiteren werden Häufigkeitsverteilungen, wie Histogramme und Boxplots, verwendet, um die Verteilung der Daten zu visualisieren. Zudem können Zusammenhänge zwischen Variablen mithilfe von Korrelationskoeffizienten analysiert werden.
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Was sind die Vorteile einer graduierten Skala gegenüber einer ungraduierten Skala in der Messung von Phänomenen?
Eine graduierte Skala ermöglicht eine genauere und präzisere Messung von Phänomenen im Vergleich zu einer ungraduierten Skala. Sie erlaubt eine bessere Unterscheidung zwischen verschiedenen Ausprägungen des Phänomens. Zudem erleichtert sie die Vergleichbarkeit von Messwerten und die Interpretation der Ergebnisse.
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Was ist die Bedeutung von Dimensionalität und wie beeinflusst sie die Darstellung und Analyse von Daten?
Dimensionalität bezieht sich auf die Anzahl der Variablen oder Merkmale in einem Datensatz. Je höher die Dimensionalität, desto komplexer wird die Darstellung und Analyse der Daten. Eine hohe Dimensionalität kann zu Problemen wie Overfitting, Fluch der Dimensionalität und Schwierigkeiten bei der Visualisierung führen.
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