Produkt zum Begriff Regression:
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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
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Jaeggi, Rahel: Fortschritt und Regression
Fortschritt und Regression , Fortschritt ist sozialer Wandel hin zu einer Situation, in der die Verhältnisse nicht nur anders, sondern besser werden - etwa dadurch, dass die Sklaverei abgeschafft wird oder die Vergewaltigung in der Ehe als Verbrechen gilt. Viele würden dem zustimmen, und doch hat die Vorstellung eines generellen gesellschaftlichen Fortschritts ihren Glanz verloren. Sie ruft sogar Skepsis hervor. Hingegen wächst die Neigung, etwa die Zunahme autoritärer Ressentiments und rechtspopulistischer Bewegungen als eine Art von Regression zu bewerten. Rahel Jaeggi verteidigt in ihrem Buch das Begriffspaar Fortschritt und Regression als unverzichtbares sozialphilosophisches Werkzeug für die Diagnose und Kritik unserer Zeit. Als fortschrittlich oder regressiv versteht sie nicht nur das Resultat, sondern vor allem die Gestalt der gesellschaftlichen Transformationsprozesse selbst. Indem sie nach den Dynamiken sozialen Wandels fragt sowie nach den Erfahrungsblockaden, die regressiven Tendenzen Vorschub leisten, entwickelt sie einen Begriff des Fortschritts, der materialistisch und plural, also durch und durch emanzipativ und zeitgemäß ist. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Produktform: Leinen, Thema: Auseinandersetzen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Breite: 126, Höhe: 28, Gewicht: 416, Produktform: Gebunden, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0160, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1722758
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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
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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,
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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.
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Was ist der Unterschied zwischen nichtlinearer Regression und nichtparametrischer Regression?
Der Unterschied zwischen nichtlinearer Regression und nichtparametrischer Regression besteht darin, wie die Funktionen modelliert werden. Bei der nichtlinearen Regression wird eine parametrische Funktion verwendet, die jedoch nichtlinear in den Parametern ist. Bei der nichtparametrischen Regression wird hingegen keine spezifische parametrische Funktion vorgegeben, sondern die Funktion wird direkt aus den Daten geschätzt, ohne Annahmen über deren Form zu machen.
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Warum logistische Regression?
Logistische Regression ist eine häufig verwendete statistische Methode zur Vorhersage von binären Ergebnissen, wie z.B. Ja/Nein oder Erfolg/Misserfolg. Sie eignet sich gut für Situationen, in denen die abhängige Variable kategorisch ist und die unabhängigen Variablen kontinuierlich oder kategorisch sein können. Durch die Anpassung einer S-Kurve an die Daten kann die logistische Regression die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses vorhersagen. Zudem ermöglicht sie die Interpretation der Auswirkung einzelner Variablen auf die Wahrscheinlichkeit des Eintretens des Ereignisses. Insgesamt ist die logistische Regression eine leistungsstarke und flexible Methode zur Modellierung von binären Ergebnissen in verschiedenen Bereichen wie Medizin, Wirtschaft und Sozialwissenschaften.
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Wann logistische Regression?
Die logistische Regression wird verwendet, wenn wir eine binäre abhängige Variable vorhersagen möchten, also wenn wir eine Ja/Nein- oder Erfolg/Misserfolg-Situation modellieren wollen. Sie eignet sich gut für die Analyse von kategorialen Daten und die Untersuchung von Zusammenhängen zwischen einer oder mehreren unabhängigen Variablen und der Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines bestimmten Ereignisses. Die logistische Regression ermöglicht es uns, die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses auf Basis der unabhhängigen Variablen zu schätzen und somit Vorhersagen zu treffen. Sie wird häufig in den Bereichen der Medizin, Psychologie, Wirtschaft und Sozialwissenschaften eingesetzt, um beispielsweise das Risiko von Krankheiten, das Kaufverhalten von Kunden oder die Wahrscheinlichkeit von Abwesenheiten am Arbeitsplatz zu untersuchen.
Ähnliche Suchbegriffe für Regression:
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SIMATIC Energy Manager PRO Erfassungskomponente, Kopplung zu WinCC, OPC, ASCII, XML, ODBC..., Engineering-/Runtime-Software, Single License, Lizenzschlüssel zum Download, ohne Software und Dokumentation - - Warenempfänger E-Mail Adresse zur Auslieferung erforderlich SIMATIC Energy Manager ist das nach ISO 50001 zertifizierte Energiemanagementsystem für die Industrie. Mit SIMATIC Energy Manager können Sie Energieströme und Verbrauchswerte innerhalb ihrer Prozesse detailliert darstellen, den jeweiligen Verbrauchern oder Kostenstellen zuordnen und Veränderungen nachvollziehen. Bewerten Sie die Umsetzung von Effizienzmaßnahmen, optimieren Sie Ihre Energiebeschaffung und vergleichen Sie Ihre Energieeffizienz über verschiedene Anlagen und Standorte hinweg - skalierbar, transparent und zukunftssicher. PRO Acquisition Download.
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Wie funktioniert eine Regression?
Wie funktioniert eine Regression?
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Was ist Age Regression?
Age Regression bezieht sich auf eine psychologische Technik oder einen Zustand, bei dem eine Person in einen früheren Entwicklungsstand zurückkehrt. Dies kann durch Hypnose, Meditation oder andere Techniken erreicht werden. Es wird oft verwendet, um traumatische Erinnerungen zu verarbeiten oder emotionale Probleme zu lösen, indem man sich in einen sichereren und einfacheren Zustand versetzt.
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Ist der Einfluss einer Variable bei multipler Regression signifikanter als bei einfacher Regression?
In der multiplen Regression werden mehrere unabhängige Variablen gleichzeitig berücksichtigt, was es ermöglicht, den Einfluss jeder einzelnen Variable unter Berücksichtigung der anderen Variablen zu analysieren. Dadurch kann der Einfluss einer Variable genauer bestimmt werden, da mögliche Störvariablen kontrolliert werden können. Dies kann zu einer höheren Signifikanz des Einflusses einer Variable im Vergleich zur einfachen Regression führen.
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Was passiert bei einer Regression?
Was passiert bei einer Regression? Bei einer Regression wird versucht, die Beziehung zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu modellieren. Dabei wird eine Regressionsgerade oder -kurve erstellt, die die bestmögliche Anpassung an die vorliegenden Datenpunkte bietet. Ziel ist es, die abhängige Variable basierend auf den unabhängigen Variablen vorherzusagen oder zu erklären. Die Qualität der Regression wird anhand verschiedener Kennzahlen wie dem Bestimmtheitsmaß R² oder dem p-Wert bewertet. Letztendlich ermöglicht die Regression eine statistische Analyse und Interpretation von Zusammenhängen zwischen Variablen.
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