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Titlebook: Explorative Daten-Analyse; EDA; Einführung in d Wolfgang Polasek Textbook 19881st edition Springer-Verlag Heidelberg 1988 Datenanalyse.Date

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樓主: affront
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發(fā)表于 2025-3-25 07:14:39 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-476-98823-2Weise gliedern. Im deutschen Sprachraum war seit jeher eine Einteilung in deskriptive (beschreibende) und induktive (schlie?ende) Statistik beliebt. Explorative Statistik ist ein neuer Zweig von deskriptiven Methoden, der seit den frühen 70er Jahren in Amerika durch J.W. Tukey popul?r wurde. Angels?
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發(fā)表于 2025-3-25 10:51:05 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-476-05369-5zustellen (“scratching down a batch of numbers”). In der Sprache der Statistik bedeutet dies: Die Verteilung eines Merkmals einer Urliste (Gesamtheit) wird semigrafisch dargestellt. Semigrafisch soll bedeuten: Keine rein grafische Umsetzung einer Verteilung, sondern mit Hilfe geschickter Anordnung d
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發(fā)表于 2025-3-25 12:41:05 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 16:02:00 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-476-00219-8fache Transformationen sind auch einfach interpretierbare Ma?e zur Angabe der Schiefe von Verteilungen. Datentransformationen werden in der EDA h?ufig angewandt, denn man sucht entweder Transformationen, die eine univariate Verteilung symmetrisch machen oder Zusammenh?nge in Streudiagrammen begradig
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發(fā)表于 2025-3-25 23:38:48 | 只看該作者
Transzendenz von Raum und Zeit im ,aben wir gesehen wie man die Verteilung eines Merkmals grafisch (Box-Plot) und semi-grafisch (St&Bl, Faltungen, n-Zahlenmasse) erfassen kann, mit welchen Lage und Streuungsparameter man sie beschreiben kann und wie man Merkmale transformiert, um sie besser verarbeiten zu k?nnen. Nun befassen wir uns
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發(fā)表于 2025-3-26 03:31:49 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 08:05:27 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 08:51:39 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 16:07:24 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 18:01:42 | 只看該作者
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