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Automotive Acoustics Conference 2025

Call for Papers - Deadline: 13. Januar 2025.

Wir möchten Sie dazu einladen, Ihre Vorschläge für einen Vortrag auf der Automotive Acoustics Conference 2025 einzureichen und mit uns neue Verfahren der nachhaltigen Lärmminderung zu erforschen. Wir freuen uns auf Ihre Anregungen für innovative, umweltfreundliche und intelligente Verfahren zur Gestaltung der Zukunft der Fahrzeugakustik.
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2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

20. Data Analytics

verfasst von : Martin Treder

Erschienen in: Das Management-Handbuch für Chief Data Officer

Verlag: Apress

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Fußnoten
1
Website der Universität Zürich, www.methodenberatung.uzh.ch/de/datenanalyse_spss/unterschiede/zentral/evarianz.html (Abgerufen am 18. Juli 2019).
 
2
Das bedeutet, dass Sie den Unterschied so klein wie möglich machen können, indem Sie beide Werte ausreichend nahe an den Schwellenwert heranrücken. Mathematisch ausgedrückt würden Sie sagen, dass es keine Rolle spielt, wie klein Sie den Unterschied Δ in der Signifikanz s (x) (x ist eine reelle Zahl) wählen, es wird stets einen Wert ε geben, so dass der Unterschied zwischen s (Schwellenwert − ε) und s (Schwellenwert + ε) kleiner ist als Δ.
 
3
Bitte denken Sie hierbei nicht an die von dem Wunsch nach Öffentlichkeitsarbeit getriebenen „Innovation Hubs“ großer Konzerne, in denen Forscher ohne kommerziellen Druck spielen können, solange sie von Zeit zu Zeit interessante Geschichten veröffentlichen.
 
4
Das bedeutet nicht, dass Sie dem Vorstand sagen müssen, dass Sie mit unerfüllten Vorbedingungen gearbeitet haben.
 
5
Ein solches Ungleichungssystem wird in der Regel durch eine Matrix dargestellt, oder auch durch effizientere Notationen im Falle von Netzwerkoptimierungsaufgaben, bei denen die Matrix extrem dünn besetzt wäre.
 
Metadaten
Titel
Data Analytics
verfasst von
Martin Treder
Copyright-Jahr
2023
Verlag
Apress
Buch
Das Management-Handbuch für Chief Data Officer

Print ISBN: 978-1-4842-9345-4

Electronic ISBN: 978-1-4842-9346-1

Copyright-Jahr: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4842-9346-1_20

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