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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 16:59:27 | 只看該作者 |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
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書目名稱影響因子(影響力)




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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 22:42:39 | 只看該作者
Viewing SharePoint Data Using jQuery,ebracht, um sie dann mit Hilfe eines Statistik-Programms wie z. B. SPSS, SAS oder STATA auswerten zu k?nnen. Dies ist jedoch nicht immer notwendig. Einfache Analysen k?nnen — wenn auch mit einem erheblich h?heren Zeitaufwand — mit der Hand bzw. dem Taschenrechner durchgeführt werden.
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 00:54:47 | 只看該作者
地板
發(fā)表于 2025-3-22 06:09:47 | 只看該作者
Messen,it der Realit?t. Das Messen spielt daher eine (wenn nicht sogar .) zentrale Rolle innerhalb der empirischen Sozialforschung. Bevor soziale Ph?nomene gemessen werden k?nnen, sind jedoch eine Reihe von Vorüberlegungen notwendig.
5#
發(fā)表于 2025-3-22 11:44:46 | 只看該作者
Tabellen und Graphiken,ebracht, um sie dann mit Hilfe eines Statistik-Programms wie z. B. SPSS, SAS oder STATA auswerten zu k?nnen. Dies ist jedoch nicht immer notwendig. Einfache Analysen k?nnen — wenn auch mit einem erheblich h?heren Zeitaufwand — mit der Hand bzw. dem Taschenrechner durchgeführt werden.
6#
發(fā)表于 2025-3-22 13:35:11 | 只看該作者
7#
發(fā)表于 2025-3-22 17:13:46 | 只看該作者
Dependency Properties and Routed Events,Im vorangegangenen Kapitel wurden H?ufigkeitsverteilungen sowie deren Darstellung durch Tabellen und Graphiken behandelt. In diesem Kapitel werden nun . für H?ufigkeitsverteilungen vorgestellt. . charakterisieren die . bzw. . einer Verteilung, . die . der Me?werte.
8#
發(fā)表于 2025-3-22 22:16:33 | 只看該作者
9#
發(fā)表于 2025-3-23 04:15:15 | 只看該作者
Brushes, Transforms,and Bitmaps,Für mindestens . Merkmale l??t sich au?er dem Zusammenhangsma? . noch ein . berechnen, das es uns erlaubt, auf Grundlage unserer Daten Vorhersagen zu treffen. Dieses Modell wird . genannt, weil es die Auspr?gung eines Merkmals (Wirkung) auf die Auspr?gung eines oder mehrerer anderer Merkmale (Ursache) . (?regrediert“).
10#
發(fā)表于 2025-3-23 05:45:31 | 只看該作者
Brushes, Transforms, and Bitmaps,Die Frage, wie sich Stichprobenkennwerte von Kennwerten der Grundgesamtheit unterscheiden, konnten wir im letzten Kapitel mit Hilfe der Wahrscheinlichkeitstheorie beantworten. Stichprobenmittelwerte sind demnach normalverteilt, Stichprobenanteile binomialverteilt.
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