Produkte zum Begriff Beweise:
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Beweise-Brettspiel
In Evidence begeben Sie sich als ambitionierter Journalist auf die Suche nach Beweisen, um die Existenz einiger der größten Geheimnisse der Welt zu beweisen. Sie haben lange gesucht und sind sich nun ziemlich sicher, dass die geheimnisvollen Kreaturen aus der Überlieferung tatsächlich existieren! Um jedoch den Chefredakteur zu überzeugen und es mit Ihrer Geschichte auf die Titelseite zu schaffen, benötigen Sie solide Beweise. Sie müssen weitersuchen und selbst den kleinsten Gerüchten folgen, bis die Zeichen heiß werden. Aber die Zeit drängt, denn Ihre Konkurrenten sind bereits auf die Geschichte aufmerksam geworden.. Es gibt 6 verschiedene Kreaturen, die angeblich an verschiedenen Orten auf der ganzen Welt zu finden sind – bezeichnet als „Mysterien“. Für jedes Geheimnis gibt es 6 Gerüchte und jedem ist eine einzigartige Farbe und ein Symbol zugeordnet. Die Gerüchte haben unterschiedliche Werte von -1 bis 4. Je höher der Wert eines Gerüchts, desto höher die Wahrscheinlichkeit, dass das Geheimnis tatsächlich existiert. Nur eine dieser Karten ist der eigentliche Beweis für das jeweilige Geheimnis - Bluffen/Deduktionskartenspiel Variantenspielmodus für erfahrene Spieler Spielzeit: 20-30 Minuten
Preis: 49.82 € | Versand*: 0.0 € -
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Preis: 49.39 € | Versand*: 0.0 € -
Beweise-Brettspiel
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The Inspectors - Zerissene Beweise (DVD)
Wer fällt schon auf so einen Marketing-Gag herein: Eine Werbesendung mit dem bereits genehmigten Antrag für eine Kreditkarte? Ganz sicher nicht Ed Furston (Paul Jarrett). Er wirft den ausgefüllten...
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Was ist der p-Wert für die Kappa-Korrelation in der Statistik?
Der p-Wert für die Kappa-Korrelation in der Statistik gibt an, wie wahrscheinlich es ist, dass die beobachtete Kappa-Korrelation aufgrund des Zufalls entstanden ist. Ein niedriger p-Wert deutet darauf hin, dass die beobachtete Kappa-Korrelation statistisch signifikant ist und nicht auf Zufall beruht. Ein üblicher Schwellenwert für die Signifikanz ist ein p-Wert von 0,05.
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Was ist die Nullhypothese beim T Test?
Die Nullhypothese beim T-Test besagt, dass es keinen signifikanten Unterschied zwischen den Gruppen oder Bedingungen gibt, die verglichen werden. Mit anderen Worten, die Nullhypothese besagt, dass jeglicher beobachtete Unterschied rein zufällig ist und nicht auf eine tatsächliche Ursache zurückzuführen ist. Beim T-Test wird überprüft, ob der beobachtete Unterschied zwischen den Gruppen größer ist als der Unterschied, der rein zufällig zu erwarten wäre. Wenn der beobachtete Unterschied signifikant ist, wird die Nullhypothese abgelehnt und es wird angenommen, dass es einen echten Unterschied zwischen den Gruppen gibt.
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Wann Korrelation und wann t Test?
Wann Korrelation und wann t Test? Der t-Test wird verwendet, um zu überprüfen, ob der Mittelwert zweier Gruppen signifikant voneinander abweicht. Er eignet sich also gut, wenn man den Unterschied zwischen den Mittelwerten von zwei Gruppen untersuchen möchte. Die Korrelation hingegen wird genutzt, um zu untersuchen, ob und wie stark zwei Variablen miteinander zusammenhängen. Sie eignet sich also gut, wenn man den Zusammenhang zwischen zwei Variablen analysieren möchte. Letztendlich hängt die Wahl zwischen Korrelation und t-Test davon ab, welche Fragestellung man untersuchen möchte: Geht es um den Zusammenhang zwischen Variablen oder um den Unterschied zwischen Gruppen?
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Warum wird die Nullhypothese bei einem p-Wert verworfen?
Die Nullhypothese wird verworfen, wenn der p-Wert kleiner ist als das vorher festgelegte Signifikanzniveau. Ein kleiner p-Wert zeigt an, dass die beobachteten Daten sehr unwahrscheinlich unter der Annahme der Nullhypothese sind. Daher wird die Nullhypothese zugunsten der Alternativhypothese abgelehnt.
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dtv-Atlas Schulmathematik. Definitionen - Beweise - Sätze. Mit Formelsammlungen.
Mathematik: Manche lieben sie, einige weniger und für viele ist sie ein ganz spezieller Fall. Der »dtv-Atlas Schulmathematik« hilft Schülern und Matheinteressierten durch den Mathematikdschungel - ob zum Vertiefen, Wiederholen oder als nützlicher Begleiter im Alltag. Das Buch enthält ab der 9. Jahrgangsstufe aufwärts Kapitel über Mengen, Zahlen, Gleichungen, Relationen, Funktionen, Geometrie, Differential- und Integralrechnung, Vektoren, Stochastik und Logik. Mit hilfreichen Grafiken und umfangreichen Formelsammlungen lernt sich der Stoff im Handumdrehen. (Ab 15 Jahre)
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Neue Beweise für ein Leben nach dem Tod.
Die spannendsten Nahtoderfahrungen und Gottbegegnungen aus aller Welt Dr. Jeffrey Long ist eine wissenschaftliche Koryphäe auf dem Gebiet der Nahtodforschung. In seinem viel beachteten Erstling »Beweise für ein Leben nach dem Tod« trug er bereits faszinierende Fallgeschichten aus verschiedenen Kulturkreisen zusammen. Dieses Buch versammelt nun weitere unglaublich beeindruckende Nahtoderfahrungen aus aller Welt, die auf einer bahnbrechenden wissenschaftlichen Studie aus 4000 Probanden beruhen. Sie bezeugen alle: Unsere Existenz ist mit dem Tod nicht zu Ende, die Reise geht weiter.
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Donna Leon - Beweise, dass es böse ist & Endstation Venedig (DVD)
'Beweise, dass es böse ist' (2005): Zurück aus dem Urlaub wird Brunetti (Uwe Kockisch) von seinem vorgesetzten Patta (Michael Degen) über einen gerade abgeschlossenen Fall informiert. Die 83-j?...
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Preis: 3.49 € | Versand*: 1.99 €
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Ist ein t-Test der richtige Test für Statistik?
Ein t-Test ist ein geeigneter Test für statistische Analysen, wenn bestimmte Voraussetzungen erfüllt sind. Er wird verwendet, um festzustellen, ob der Mittelwert einer Stichprobe signifikant von einem bestimmten Wert abweicht. Es ist wichtig, die Voraussetzungen des t-Tests zu überprüfen, wie z.B. die Normalverteilung der Daten und die Unabhängigkeit der Stichproben.
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Wann Korrelation und wann Regression?
Wann Korrelation und wann Regression? Korrelation wird verwendet, um den Grad des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen zu messen, ohne eine Ursache-Wirkungs-Beziehung zu postulieren. Wenn man herausfinden möchte, ob und wie stark zwei Variablen miteinander zusammenhängen, ist die Korrelation die geeignete Methode. Regression hingegen wird verwendet, um eine Vorhersage oder Schätzung einer abhängigen Variablen basierend auf einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu machen. Wenn man also den Einfluss einer oder mehrerer Variablen auf eine andere Variable untersuchen möchte, ist die Regression die passende Methode. Insgesamt kann man sagen, dass Korrelation verwendet wird, um den Zusammenhang zwischen Variablen zu untersuchen, während Regression verwendet wird, um Vorhersagen oder Schätzungen basierend auf diesen Zusammenhängen zu machen. Beide Methoden sind wichtige Werkzeuge in der statistischen Analyse, jedoch mit unterschiedlichen Anwendungsgebieten und Zielen.
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Wie berechnet man den P Wert Statistik?
Der P-Wert in der Statistik gibt an, wie signifikant die Ergebnisse einer Untersuchung sind. Um den P-Wert zu berechnen, wird zunächst eine Nullhypothese aufgestellt, die besagt, dass es keinen Unterschied zwischen den Gruppen gibt. Anschließend wird anhand der Daten und eines statistischen Tests geprüft, wie wahrscheinlich es ist, unter der Annahme der Nullhypothese ein Ergebnis zu erhalten, das genauso extrem oder noch extremer ist als das tatsächlich beobachtete. Je kleiner der P-Wert ist, desto unwahrscheinlicher ist es, dass die Nullhypothese zutrifft, und desto signifikanter sind die Ergebnisse. Der P-Wert wird häufig mit einem Signifikanzniveau verglichen, das angibt, wie sicher man sein möchte, dass die Ergebnisse nicht auf Zufall beruhen.
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Was sagt der P Wert aus Statistik?
Der P-Wert in der Statistik gibt an, wie wahrscheinlich es ist, das beobachtete Ergebnis zu erhalten, wenn die Nullhypothese wahr ist. Ein niedriger P-Wert deutet darauf hin, dass die Daten unvereinbar mit der Nullhypothese sind und somit die Nullhypothese abgelehnt werden sollte. Ein üblicher Signifikanzniveau für den P-Wert ist 0,05, was bedeutet, dass ein P-Wert unter 0,05 darauf hindeutet, dass die Ergebnisse statistisch signifikant sind. Der P-Wert ist ein wichtiges Maß dafür, ob ein Effekt tatsächlich vorhanden ist oder ob die beobachteten Unterschiede zufällig sind.
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