Produkt zum Begriff Reproduzierbarkeit:
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Das Kunstwerk im Zeitalter seiner technischen Reproduzierbarkeit. Der Grundlagentext zur Kunstphilosophie im 20. Jahrhundert.
Was nehmen wir eigentlich wahr, wenn wir Produkte der Kunst betrachten? Diese Frage warf Walter Benjamin im Rahmen einer Kunsttheorie auf, die sich an den technischen Entwicklungen der Moderne orientierte. Insbesondere Fotografie und Film hatten Kunsterlebnisse allgemein verfügbar gemacht, ihnen fehlte die besondere »Aura« eines singulären Gemäldes oder einer antiken Skulptur. Mit weitreichenden Folgen für die politische Dimension von Kunst und Ästhetik. Benjamins Essay aus dem Jahr 1935 ist ein Grundlagentext zur Kunstphilosophie im 20. Jahrhundert.
Preis: 4.95 € | Versand*: 6.95 € -
Datenanalyse mit R' Fortgeschrittene Verfahren
Dieses Buch erklärt, wie man mit R fortgeschrittene statistische Analysen durchführt. Die Techniken wurden dabei so ausgewählt, dass sie den Stoff im Masterstudiengang Psychologie und ähnlicher Studiengänge abdecken. In 10 eigenständigen Kapiteln werden die statistischen Verfahren anhand einführender und komplexer Datenbeispiele erläutert. Die Analyseergebnisse werden ausführlich interpretiert. Dabei legt das Buch besonderen Wert auf illustrative grafische Ergebnisdarstellungen. Auch die Voraussetzungen der Verfahren werden diskutiert und, soweit möglich, in R geprüft. Zu jedem Kapitel stehen Datendateien und ein R Script zur Verfügung, damit die Analyse schnell und unkompliziert nachvollzogen werden kann. Das Buch setzt Grundkenntnisse in R voraus und gibt ergänzende Literatur für die theoretischen Grundlagen und die Vertiefung für die fortgeschrittene Datenanalyse an.
Preis: 27.99 € | Versand*: 0 € -
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 € -
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 €
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Wie können Laborprotokolle effektiv dokumentiert und organisiert werden, um die spätere Auswertung und Reproduzierbarkeit von Experimenten zu erleichtern?
Laborprotokolle können effektiv dokumentiert werden, indem alle Schritte und Ergebnisse detailliert festgehalten werden. Eine klare Struktur und einheitliche Formatierung erleichtern die Organisation und Nachverfolgung der Experimente. Die Verwendung von digitalen Tools oder Laborbuch-Software kann die Reproduzierbarkeit der Experimente verbessern.
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Wie kann die Reproduzierbarkeit von wissenschaftlichen Experimenten und Studien sichergestellt werden? Was sind die grundlegenden Prinzipien für die Reproduzierbarkeit von Forschungsergebnissen?
Die Reproduzierbarkeit von wissenschaftlichen Experimenten kann durch klare und detaillierte Protokolle, offene Daten und transparente Methoden gewährleistet werden. Eine unabhängige Überprüfung der Ergebnisse durch andere Forscher und die Verwendung von standardisierten Messverfahren sind ebenfalls entscheidend. Die grundlegenden Prinzipien für die Reproduzierbarkeit von Forschungsergebnissen sind Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Unabhängigkeit.
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"Wie können Präzisionspipetten dazu beitragen, die Genauigkeit und Reproduzierbarkeit von Laborergebnissen zu verbessern?"
Präzisionspipetten ermöglichen das genaue Abmessen und Übertragen von Flüssigkeiten in Laborproben. Durch die präzise Dosierung wird die Genauigkeit der Ergebnisse verbessert. Zudem ermöglichen sie eine reproduzierbare Durchführung von Experimenten, da die gleiche Menge Flüssigkeit jedes Mal genau abgemessen werden kann.
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Was sind die wichtigsten Faktoren, die die Genauigkeit und Reproduzierbarkeit von wissenschaftlichen Experimenten beeinflussen?
Die wichtigsten Faktoren, die die Genauigkeit und Reproduzierbarkeit von wissenschaftlichen Experimenten beeinflussen, sind die Auswahl und Kontrolle der Variablen, die Qualität und Kalibrierung der Messinstrumente sowie die Einhaltung von standardisierten Protokollen und Methoden. Zudem spielen auch die Erfahrung und Fähigkeiten der Forscher eine entscheidende Rolle bei der Durchführung von Experimenten. Eine transparente Dokumentation der Ergebnisse und eine unabhängige Überprüfung der Studien tragen ebenfalls zur Verbesserung der Genauigkeit und Reproduzierbarkeit bei.
Ähnliche Suchbegriffe für Reproduzierbarkeit:
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Datenanalyse mit Python (McKinney, Wes)
Datenanalyse mit Python , Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4 Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy und Jupyter kennen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230302, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: McKinney, Wes, Übersetzung: Lichtenberg, Kathrin~Demmig, Thomas, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 556, Keyword: Big Data; Data Mining; Data Science; IPython; Jupyter; Jupyter notebook; NumPy; Python 3.10; matplotlib; pandas 1.4, Fachschema: Data Mining (EDV)~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Datenverarbeitung / Simulation~Informatik~Informationsverarbeitung (EDV)~Internet / Programmierung~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Data Mining, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 241, Breite: 168, Höhe: 35, Gewicht: 999, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger: 2660049, Vorgänger EAN: 9783960090809 9783960090007 9783864903038 9783958750739, andere Sprache: 9781491957660, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0120, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 44.90 € | Versand*: 0 € -
Alphamed ProSeries Infrarot-Thermometer – 50 Messwerte
Alphamed ProSeries Infrarot-Thermometer – 50 Messwerte Herstellung: REMIX EAN:6953205943556 Sorgen Sie mit dem berührungslosen Alphamed Thermo Rapid FR88 Thermometer für genaue und effiziente Temperaturmessungen. Dieses hochwertige Thermometer bietet einen berührungslosen Betrieb und ist somit bequem und hygienisch für den Einsatz in verschiedenen Umgebungen geeignet. Mit seiner schnellen Reaktionszeit und dem gut ablesbaren LCD-Display war die Überwachung der Körpertemperatur noch nie so einfach. Das berührungslose Thermometer Alphamed Thermo Rapid FR88 eignet sich ideal für den Heimgebrauch, Gesundheitseinrichtungen und mehr und ist ein zuverlässiges Hilfsmittel zur Aufrechterhaltung von Gesundheit und Sicherheit.
Preis: 40.5 € | Versand*: 0.0 € -
Datenanalyse mit R' Fortgeschrittene Verfahren
Dieses Buch erklärt, wie man mit R fortgeschrittene statistische Analysen durchführt. Die Techniken wurden dabei so ausgewählt, dass sie den Stoff im Masterstudiengang Psychologie und ähnlicher Studiengänge abdecken. In 10 eigenständigen Kapiteln werden die statistischen Verfahren anhand einführender und komplexer Datenbeispiele erläutert. Die Analyseergebnisse werden ausführlich interpretiert. Dabei legt das Buch besonderen Wert auf illustrative grafische Ergebnisdarstellungen. Auch die Voraussetzungen der Verfahren werden diskutiert und, soweit möglich, in R geprüft. Zu jedem Kapitel stehen Datendateien und ein R Script zur Verfügung, damit die Analyse schnell und unkompliziert nachvollzogen werden kann. Das Buch setzt Grundkenntnisse in R voraus und gibt ergänzende Literatur für die theoretischen Grundlagen und die Vertiefung für die fortgeschrittene Datenanalyse an.
Preis: 34.95 € | Versand*: 0 € -
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: 31.99 € | Versand*: 0 €
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Wie kann die Reproduzierbarkeit von wissenschaftlichen Experimenten und Studien verbessert werden, um die Validität von Forschungsergebnissen zu sichern?
Die Reproduzierbarkeit kann durch die Veröffentlichung von detaillierten Methoden und Daten verbessert werden. Zudem ist eine transparente Berichterstattung über alle Schritte des Experiments wichtig. Die Einhaltung von Standards und Richtlinien sowie die Nutzung von Open-Science-Praktiken können ebenfalls zur Sicherung der Validität von Forschungsergebnissen beitragen.
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Wie kann die Labortechnik effektiv eingesetzt werden, um die Genauigkeit und Reproduzierbarkeit von Experimenten zu gewährleisten?
Die Labortechnik kann durch den Einsatz von präzisen Messgeräten und automatisierten Prozessen die Genauigkeit von Experimenten verbessern. Die Verwendung von standardisierten Protokollen und Kontrollen hilft, die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse sicherzustellen. Regelmäßige Kalibrierung der Geräte und Schulung des Personals sind ebenfalls wichtige Maßnahmen, um die Qualität der Experimente zu gewährleisten.
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Wie kann die Reproduzierbarkeit von wissenschaftlichen Experimenten und Studien verbessert werden, um die Zuverlässigkeit von Forschungsergebnissen zu gewährleisten?
Die Verwendung klarer und detaillierter Methodenbeschreibungen sowie die Offenlegung von Rohdaten und Analysecode können die Reproduzierbarkeit verbessern. Die Einhaltung von Standards für die Datenerhebung und -analyse sowie die unabhängige Überprüfung der Ergebnisse durch Peer-Review sind ebenfalls entscheidend. Die Förderung von Open Science-Praktiken und die Einbeziehung von Reproduzierbarkeitsstudien in die wissenschaftliche Praxis können ebenfalls dazu beitragen, die Zuverlässigkeit von Forschungsergebnissen zu gewährleisten.
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Was sind die Schlüsselfaktoren für die Reproduzierbarkeit von wissenschaftlichen Experimenten und wie können Forscher sicherstellen, dass ihre Ergebnisse reproduzierbar sind?
Die Schlüsselfaktoren für die Reproduzierbarkeit von wissenschaftlichen Experimenten sind klare und detaillierte Protokolle, die genaue Dokumentation aller Schritte und die Verwendung von validen und zuverlässigen Methoden. Forscher können sicherstellen, dass ihre Ergebnisse reproduzierbar sind, indem sie ihre Experimente sorgfältig planen, Kontrollgruppen einsetzen und ihre Daten transparent veröffentlichen. Zudem ist es wichtig, dass andere Forscher die Möglichkeit haben, die Experimente zu wiederholen und die Ergebnisse zu überprüfen.
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