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Der Logische Algorithmus in Seinem Wesen, in Se...
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Der Logische Algorithmus in Seinem Wesen, in Seiner Anwendung und in Seiner Philosophischen Bedeutung (Classic Reprint): Joseph Hontheim

Anbieter: Hugendubel.de
Stand: 15.05.2019
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Clusteranalyse mit SPSS
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Dieses Buch führt ein in die grundlegenden Ansätze des Clusterns, Segmentierens und der Faktorextraktion. Kapitel 1 behandelt die Familie der Clusteranalysen. Darin vorgestellt werden u.a. hierarchische, partitionierende, sowie das TwoStep Cluster-Verfahren. Kapitel 2 behandelt die Gruppe der Faktorenanalysen. Zuerst wird in das Grundprinzip und dann in die Varianten der Faktorenanalyse (z.B. Alpha, Hauptfaktoren, Hauptkomponenten), die wichtigsten Extraktions-, wie auch Rotationsmethoden (z.B. orthogonal vs. oblique) eingeführt. Kapitel 3 stellt die Diskriminanzanalyse vor. Weitere Kapitel stellen Möglichkeiten des Clusterns und Segmentieren mit CLEMENTINE vor, u.a. Entscheidungsbäume und ausgewählte Cluster-Knoten. Christian FG Schendera ist bekannter Data Analyst und betreut Forschungs- und Analyseprojekte für Unternehmen und wissenschaftliche Einrichtungen. Zahlreiche Veröffentlichungen zu Forschungsmethoden und Evaluation. Christian FG Schendera ist u.a. Mitglied in der Deutschen Gesellschaft für Evaluation e.V. und der Schweizerischen Gesellschaft für Gesetzgebung e.V. Dieses Buch führt ein in die grundlegenden Ansätze des Clusterns, Segmentierens und der Faktorextraktion. Kapitel 1 führt ein in die Clusteranalyse. Nach einem intuitiven Beispiel anhand des Clusterns von Muscheln am Strand, und dem zugrundeliegenden, oft unausgesprochenen Cluster-Prinzipien werden u.a. die hierarchische, partitionierende und das TwoStep-Verfahren vorgestellt. Bei der hierarchischen Clusteranalyse (CLUSTER) werden die diversen Maße (z.B. quadrierte euklidische Distanz, Pearson-Korrelation, Chi²-Maß etc.) und die jeweiligen Algorithmen (Density, Linkage, Ward etc.) einschl. ihrer Bias (z.B. Ausreißer, Chaining) erläutert. Anhand zahlreicher Beispiele wird erläutert, wie Intervalldaten, Häufigkeiten, Kategorialdaten, sowie gemischte Daten geclustert werden. Bei der partitionierenden Clusterzentrenanalyse (k-means, QUICK CLUSTER) lernen Sie Teststatistiken zur Bestimmung der optimalen Clusterzahl kennen (z.B. Eta², F-max; nicht im original SPSS Leistungsumfang enthalten), sowie die ausgewählte Clusterlösung auf Interpretierbarkeit, Stabilität und Validität zu prüfen. Bei der Two-Step Clusteranalyse (TWOSTEP CLUSTER) lernen Sie die Clusterung von gemischten Daten anhand eines Scoring-Algorithmus kennen Darüber hinaus lernen Sie Kriterien für die Beurteilung einer guten Clusterlösung kennen, wie auch alternative grafische und logische Ansätze zur Clusterung von auch Daten im String-Format. Kapitel 2 führt ein in die Gruppe der Faktorenanalyse mit SPSS. Die Faktorenanalyse (factor analysis, FA) ist ein Sammelbegriff für verschiedene Verfahren, die es ermöglichen, aus einer großen Zahl von Variablen eine möglichst geringe Anzahl von (nicht beobachteten) ´Faktoren´ zu erhalten (´extrahieren´). Die Faktorenanalyse geht nicht von unabhängigen oder abhängigen Variablen aus, sondern behandelt alle Analysevariablen unabhängig von einem Kausalitätsstatus. Dieser Kurs führt in das Grundprinzip und Varianten der Faktorenanalyse (z.B. Alpha, Hauptfaktoren, Hauptkomponenten), die wichtigsten Extraktions-, wie auch Rotationsmethoden (z.B. orthogonal vs. oblique) und ihre Funktion. Vorgestellt werden Kriterien zur Bestimmung, Interpretation und Benennung der Faktoren. Dieser Kurs stellt ausschließlich die Variante der explorativen Faktorenanalyse (EFA) vor (R-Typ). Abschliessend werden eine Faktorenanalyse für Fälle (Q-Typ Faktorenanalyse vorgestellt, sowie eine Matrix-Variante, die dann zum Einsatz kommen kann, wenn die korrelationsanalytischen Voraussetzungen der Faktorenanalyse nicht erfüllt sind. Die Überprüfung der Voraussetzungen und die Interpretation der Statistiken werden an zahlreichen Beispielen geübt. Kapitel 3 stellt die Diskriminanzanalyse (DA, syn.: DFA, Diskriminanzfunktionsanalyse) vor. Das zentrale Ziel dieses Ansatzes ist, die beste Trennung (Diskriminanz) zwischen den Zugehörigkeiten einer abhängigen Gruppenvariable für mehrere unabhängige Einflussvariablen zu finden. In anderen Worten, die Diskriminanzanalyse liefert die Antwort auf die Frage: Welche Kombination von Einflussvariablen erlaubt eine maximal trennende Aufteilung der Fälle in die bekannten Ausprägungen einer Gruppe? Weitere, damit in Zusammenhang stehende Fragen können sein: Auf welche Weise werden die Fälle klassiert, wie genau werden die Fälle klassiert (erkennbar an der Anzahl der Fehlklassifikationen), und wie sind die schlussendlich entstehenden

Anbieter: buecher.de
Stand: 13.05.2019
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Stellar Phoenix Data Recovery 7 Home, ESD (Down...
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Datenrettung in drei einfachen Schritten: Scannen, Auswählen, Wiederherstellen! Retten Sie Ihre Daten vor einem sicher geglaubten Verlust mit Stellar Phoenix Data Recovery 7 Home für Windows in drei einfachen Schritten: Scannen, Auswählen, Wiederherstellen. Über zwei Jahre Entwicklungszeit macht die aktuellste Version des beliebten Datenretters noch ein Stück unverzichtbarer für alle PC-Besitzer, die sich keinen Datenverlust leisten können. Ob fest installierte oder externe Festplatten, USB-Sticks, SD-Karten oder Mobiltelefone, Stellar Phoenix Data Recovery 7 scannt zuverlässig sämtliche alle Formatierungen wie FAT, NTFS und exFAT. Einfacher und zuverlässiger geht Datenrettung nicht. Abseits der komplett überarbeiteten Oberfläche, die Ihnen von Windows 8 und 10 bereits heimisch vorkommt, wurde in der Version 7 besonders an der Geschwindigkeit gefeilt. Die jetzt verfügbare 64-Bit Version bietet mehr Stabilität und 30% schnellere Verarbeitung von Rettungsprozessen, im Vergleich zu Vorgängerversionen. Selbst große Festplatten sind mit der jetzt enthaltenen UEFI-Kompatibilität kein Problem. Nach einem erfolgreichen Suchdurchlauf werden Ergebnisse ab sofort noch übersichtlicher angezeigt, Dank der überarbeiteten Ergebnisseite sowie einer praktischen Zeitleiste, die Sie in der Historie Ihres PCs, basierend auf dem jeweiligen Erstellungsdatum, schneller denn je suchen lässt. Vertrauen Sie den Experten! Mit Stellar Phoenix Data Recovery 7 für Windows gehören Datenverluste ab sofort der Vergangenheit an. NEU und VERBESSERT: NEU! Komplett überarbeitete Benutzeroberfläche NEU! Zeitleiste zeigt Daten basierend auf Erstellungsdatum an NEU! 64-Bit Version für mehr Geschwindigkeit Verbessert! UEFI-Unterstützung für sehr große Festplatten Verbessert! 30% schnellere Verarbeitung Verbessert! Schnellsuche bei logischen Laufwerken Allgemeine Funktionen Features: Rettung in nur 3 Schritten - Scannen. Auswählen. Wiederherstellen Rettet Archive, Bilder, Dokumente, Musik, Ordner, Videos und viele weitere Dateiformate Rettet Daten von Festplatten, mobilen Festplatten, Mobiltelefonen, Speicherkarten, USB-Sticks u.v.m. Wiederherstellung aus formatierten Datenträgerbereichen (Schnellformatierung) Datenrettung von komprimierten und verschlüsselten Daten Dateivorschau der zu rettenden Daten schon während des Scanvorgangs Erweiterter Verzeichnisbaum für das einfache Auffinden von Dateien Automatische Erkennung externer Datenträger und Speichermedien Konfigurierbarer Suchfilter - Schränkt die Suche auf bestimmte Dateiformate ein Datenrettung von Festplatten mit mehr als 2 TB Speicherkapazität Inklusive: Datenrettung von Mobiltelefonen Weltweit einzigartig: Datenwiederherstellung mit originalen Dateinamen Verbesserter Scan-Algorithmus für FAT-, NTFS- und exFAT-Partitionen Daten-Wiederherstellung in folgenden Situationen: Beschädigung des Dateisystems Fehlfunktion des Betriebssystems Versehentliches Löschen oder Formatieren, Lese- und Schreibfehler Fehlerhafter oder beschädigter Datenträger, Infektion durch Viren

Anbieter: mysoftware.de
Stand: 18.07.2018
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