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Produkt zum Begriff Regression:


  • Regression
    Regression

    Regression , Regression ist nicht nur ein wichtiges metapsychologisches Konzept, sondern auch eine kontinuierlich präsente Erfahrung im Alltag: Das lustvolle Schweifenlassen der Gedanken und Fantasien, das Zulassen Lust versprechender Wünsche, die Beschäftigung mit idealen Selbstentwürfen oder Wendungen ins Destruktive - all diese Erfahrungsfelder belegen dessen lebenspraktische Bedeutung. Die gegenwärtige, plural gewordene Psychoanalyse versucht sich zunehmend an einer kritischen Überprüfung und Neuausrichtung des Regressionskonzepts vor dem Hintergrund aktueller Theorien und Erfahrungen aus der Praxis. In diesem Sinne diskutiert Lutz Garrels Regression als »Konzept in der Krise« und skizziert Wege einer phänomenologischen Wiederannäherung - als konstruktiver Ansatzpunkt einer sich dialogisch entfaltenden Debatte mit den Beiträger*innen des Bandes. Hauptartikel und Replik von Lutz Garrels, Kommentare von Felix Brauner, Peter Geißler, Elfriede Löchel, Thomas Meier, Kai Rugenstein und Carsten Spitzer , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen

    Preis: 22.90 € | Versand*: 0 €
  • Regression (DVD)
    Regression (DVD)

    Eine Kleinstadt in Minnesota im Jahr 1990: Detective Bruce Kenner (Ethan Hawke) ermittelt im Fall der jungen Angela Gray (Emma Watson), die ihren Vater John (David Dencik) des sexuellen Missbrauchs...

    Preis: 3.49 € | Versand*: 1.99 €
  • Mullis, Daniel: Der Aufstieg der Rechten in Krisenzeiten. Die Regression der Mitte
    Mullis, Daniel: Der Aufstieg der Rechten in Krisenzeiten. Die Regression der Mitte

    Der Aufstieg der Rechten in Krisenzeiten. Die Regression der Mitte , Platz 3 der Sachbuch-Bestenliste Juli-August 2024 von ZDF, Deutschlandfunk Kultur und DIE ZEIT Wie gefährdet ist die Mitte der Gesellschaft? Warum sind rechte und rechtsextreme Bewegungen in Krisenzeiten so erfolgreich? Mit welchen Strategien überzeugen sie die Mehrheit davon, dass die Verteidigung der eigenen Privilegien wichtiger ist als Solidarität oder Verzicht? Der Sozialwissenschaftler Daniel Mullis untersucht, für welche Botschaften die gesellschaftliche Mitte empfänglich ist. In zahlreichen Gesprächen arbeitet er die bundesdeutsche Befindlichkeit unserer Gegenwart heraus. Und er fragt danach, wie progressive Politik in unsicheren Zeiten gelingen kann. »Dieses Buch ist Ergebnis meiner Bemühungen zu verstehen, was in der Mitte der Gesellschaft passiert ist, dass die Rechte derart erstarken konnte ... Wir gingen den sozialen Dynamiken, Konflikten und Glückserwartungen nach, in deren Gefüge sich der Aufstieg der Rechten vollzog und weiter vollzieht. Dabei fokussierten wir bewusst auf die sogenannte Mitte und befragten Menschen aller politischen Couleurs. Was zutage trat und was ich hier als Regression der Mitte beschreiben werde, beunruhigt mich zutiefst, zumal klar wurde, wie stark das rechte Rauschen die Gesellschaft mittlerweile durchzieht.« , Nachschlagewerke & Lexika > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen

    Preis: 22.00 € | Versand*: 0 €
  • Erfolgsfaktoren für Events
    Erfolgsfaktoren für Events

    Erfolgsfaktoren für Events , Events werden in kreativen Prozessen entworfen - oftmals aber einfach von Termin zu Termin fortgeschrieben. Budget und Zeitdruck stehen im Vordergrund, sodass dabei eine klare Definition von Zielen und Zielgruppen sowie die Überprüfung des Ergebnisses zu kurz kommen. Dieses Buch beleuchtet Faktoren, die für den Erfolg von Events entscheidend sind. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen

    Preis: 49.90 € | Versand*: 0 €
  • Wann Regression?

    "Wann Regression?" ist eine Frage, die oft in statistischen Analysen gestellt wird, wenn es darum geht, Beziehungen zwischen Variablen zu untersuchen. Regression wird verwendet, um den Einfluss einer oder mehrerer unabhhängiger Variablen auf eine abhängige Variable zu untersuchen. Man sollte Regression verwenden, wenn man verstehen möchte, wie sich eine Variable auf eine andere auswirkt und ob es eine statistisch signifikante Beziehung zwischen ihnen gibt. Es ist wichtig, Regression sorgfältig anzuwenden, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse interpretiert werden können und aussagekräftig sind. In der Praxis wird Regression häufig in der Wirtschaft, den Sozialwissenschaften und der Medizin eingesetzt, um Muster und Zusammenhänge in den Daten zu identifizieren.

  • Was ist eine exponentielle Regression?

    Die exponentielle Regression ist eine statistische Methode, um den Zusammenhang zwischen zwei Variablen zu modellieren, bei dem die abhängige Variable exponentiell mit der unabhängigen Variable wächst oder abnimmt. Dabei wird eine exponentielle Funktion an die Daten angepasst, um Vorhersagen zu treffen oder den Trend zu analysieren. Die exponentielle Regression wird häufig verwendet, um das Wachstum von Populationen, den Zerfall von radioaktiven Materialien oder das Verhalten von Infektionskrankheiten zu untersuchen.

  • Wann ist eine lineare Regression signifikant?

    Eine lineare Regression ist signifikant, wenn der p-Wert, der durch den Hypothesentest für den Regressionskoeffizienten berechnet wird, kleiner ist als das festgelegte Signifikanzniveau (üblicherweise 0,05). Dies bedeutet, dass die Regressionskoeffizienten nicht zufällig sind und tatsächlich einen statistisch signifikanten Zusammenhang zwischen den Variablen darstellen. Zudem sollte der R²-Wert nahe bei 1 liegen, um zu zeigen, dass die unabhängige Variable einen großen Anteil der Variation in der abhängigen Variable erklärt. Die Residuen sollten zufällig verteilt sein und keine systematischen Muster aufweisen. Darüber hinaus ist es wichtig, dass die Annahmen der linearen Regression, wie z.B. die Normalverteilung der Residuen und die Homoskedastizität, erfüllt sind.

  • Was sind die Hauptanwendungen der Regression in der statistischen Analyse?

    Die Hauptanwendungen der Regression in der statistischen Analyse sind die Vorhersage von Werten basierend auf anderen Variablen, die Identifizierung von Beziehungen zwischen Variablen und die Schätzung von Parametern in Modellen. Regression wird auch verwendet, um Trends zu analysieren, Ausreißer zu identifizieren und Hypothesen zu testen.

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  • Wie lautet die Formel für eine multiple Regression mit 2 unabhängigen und 2 abhängigen Variablen?

    Die Formel für eine multiple Regression mit 2 unabhängigen und 2 abhängigen Variablen lautet: Y = b0 + b1*X1 + b2*X2 + e Hierbei ist Y die abhängige Variable, X1 und X2 sind die unabhängigen Variablen, b0 ist der Y-Achsenabschnitt, b1 und b2 sind die Regressionskoeffizienten für X1 und X2 und e ist der Fehlerterm.

  • Weiß jemand, wie ich in Excel eine lineare Regression nur für einen bestimmten Bereich eines Graphen erstelle?

    Ja, in Excel können Sie eine lineare Regression für einen bestimmten Bereich eines Graphen erstellen, indem Sie den Datenbereich auswählen, für den Sie die Regression durchführen möchten. Markieren Sie einfach die entsprechenden Datenpunkte in Ihrem Graphen und verwenden Sie dann die Funktion "Trendlinie hinzufügen" in Excel, um die lineare Regression für diesen ausgewählten Bereich zu berechnen.

  • Was sind die grundlegenden Prinzipien der Regression und wie kann sie zur Vorhersage von zukünftigen Ereignissen verwendet werden?

    Die grundlegenden Prinzipien der Regression beinhalten die Analyse von Beziehungen zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen. Durch die Verwendung von Regression können Muster in den Daten identifiziert werden, die es ermöglichen, zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Dies geschieht, indem die Beziehung zwischen den Variablen modelliert wird, um Vorhersagen auf Basis dieser Modelle zu treffen.

  • Wie kann lineare Regression dazu verwendet werden, um den Zusammenhang zwischen zwei Variablen zu modellieren und Vorhersagen zu treffen?

    Lineare Regression kann verwendet werden, um den Zusammenhang zwischen zwei Variablen zu modellieren, indem eine lineare Gleichung erstellt wird, die die Beziehung zwischen den Variablen beschreibt. Anhand dieser Gleichung können Vorhersagen über den Wert einer Variablen basierend auf dem Wert der anderen Variablen getroffen werden. Die Genauigkeit der Vorhersagen hängt von der Stärke des Zusammenhangs zwischen den Variablen ab.

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