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Überall dort, wo durch eine hohe Rutschgefahr eine ebenso erhöhte Unfallgefahr herrscht, werden an die verwendeten Gitterroste bezüglich der Rutschhemmung ganz besondere Anforderungen gestellt. Diese verbesserte Rutschhemmung wird bei MEA Gitterrosten durch Ausnehmungen in den Trag- und/oder Füllstäben erzielt. MEA Gitterroste - "Schiefe Ebene" geprüft! Um diesen erhöhten Anforderungen gerecht zu werden, sind MEA Gitterroste bezüglich ihrer rutschhemmenden Eigenschaften nach den Regeln der BGR 181 "Fußböden in Arbeitsräumen und Arbeitsbereichen mit Rutschgefahr" und der DIN 51130 "Prüfung von Bodenbelägen; Bestimmung der rutschhemmenden Eigenschaft; Arbeitsräume und Arbeitsbereich mit erhöhter Rutschgefahr; Begehungsverfahren und auf "Schiefe Ebene" geprüft. Alle Prüfergebnisse mit den entsprechenden Bescheinigungen liegen vor. Gitterrostauflagen - Gitterroste FeNau. Verwandte Produkte Norm-Gitterroste Hoch belastbare Gitterroste für ein Plus an Sicherheit Produkt ansehen
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Gitter Liste Sortieren nach Zeige 2 Artikel Lieferung 1-2 Werktage Gitterrostauflage aus Kunststoff | mit Noppen | Maße: 800x200 mm | Schiefergrau Artikelnummer: TTEGENOPPT. 0 23, 17 € Inkl. 19% MwSt., zzgl. Säbu Gitterrostauflage für Kleingebinde, verzinkt mit Durchschub-Sicherung | Contorion.de. Versandkosten [ Material] Kunststoff [ Oberfläche] genoppt [ Maße] 800 x 200 mm... Gitterrostauflage aus Kunststoff | glatt | Maße: 800x200 mm | Schiefergrau TTEGLATT. 0 25, 42 € [ Oberfläche] glatt [ Maße] 800 x 200 mm [ Farbe... 2 Artikel
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Statistische Tests sind mächtige Werkzeuge in der Kommunikation von statistischen Aussagen. Es ist ein großer Unterschied ob Du lediglich Zahlen oder Grafiken vorlegst oder diese auch mit statistischen Methoden signifikant absichern kannst. Zwei Beispiele sollen diesen Ansatz verdeutlichen. Was sind statistische Tests? Im ersten Beispiel betrachten wir eine Stichprobe aus einem fiktiven Unternehmen. In der Personalabteilung soll untersucht werden, ob ein Geschlecht bei Beförderungen bevorzugt wird. Das Ergebnis bei der Betrachtung von 50 Mitarbeitern sieht folgendermaßen aus. Methodenberatung: Welcher statistische Test passt zu meiner Fragestellung und meinen Daten? - YouTube. Abb. 1: Grafik erstellt mit der Statistiksoftware R und dem Package ggplot2 Du kannst sehen, dass in dieser Stichprobe mehr Frauen als Männer befördert wurden. Ein zweites Beispiel für statistische Tests, stammt aus der Marketingabteilung in einem Unternehmen. Um zu überprüfen, ob eine Werbemaßnahme wirksam war, werden stichprobenartig Verkaufszahlen von 25 Verkaufsstellen vergleichbarer Größe eingeholt. Aus der Vorperiode sind durchschnittliche Verkaufszahlen von 50.
Methodenberatung: Welcher statistische Test passt zu meiner Fragestellung und meinen Daten? - YouTube
B. künftige Beobachtungen) angewendet werden kann. Deskriptive Statistiken (häufigste Farbe, durchschnittliche Größe) zählen somit nicht zum maschinellen Lernen. Entscheidungsbaum statistischer Testverfahren. Einige Kursinhalte: … "R Zertifizierung: Machine Learning (DataCamp)" weiterlesen Kurs abgeschlossen: Statistical Learning, Stanford University. Basiert auf: An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R (Springer Texts in Statistics) Kursinhalte: Einführung, Überblick über Statistisches Lernen Lineare Regression Klassifikation Resampling-Methoden Modell-Optimierung, Modell-Auswahl Nichtlineare Modelle Entscheidungsbäume (tree-based methods) Support Vector Machines Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Methods) Sie / Ihre Firma arbeiten mit R? Gern biete … "Zertifizierung Stanford University: Statistical Learning" weiterlesen In Data Mining Projekten ist es nicht unwahrscheinlich, dass der Forscher mit einer Vielzahl, vielleicht hunderten oder sogar tausenden, Variablen konfrontiert wird. Wenn klare Vorgaben, zum Beispiel auf Basis einer gut etablierten Theorie, fehlen, kann die Merkmalsauswahl für die Modellbildung ein sehr zeitaufwändiger Prozess sein (vgl. CRISP-DM Prozess = Cross Industry Standard Process for Data Mining).
Johannes Lüken / Dr. Heiko Schimmelpfennig Entscheidungsbäume können zur Segmentierung und Prognose eingesetzt werden. Sie teilen einen Datensatz in einer baumartigen hierarchischen Struktur in immer kleiner und hinsichtlich einer abhängigen Variable immer homogener werdende Teilgruppen (Knoten) auf. An jeder Verzweigung wird eine der unabhängigen Variablen (die Trennungsvariable) genutzt, um die Fälle aufzuteilen. Den Endknoten wird schließlich eine Ausprägung der abhängigen Variable zugeordnet. Dies ist je nach Skalenniveau ihr Modal- oder Mittelwert für die Fälle eines Endknotens. Aus dem Baum lassen sich unmittelbar Regeln zur Prognose der abhängigen Variable für neue Fälle ableiten. Wichtige Algorithmen zur Induktion von Entscheidungsbäumen sind ID3 (1986) beziehungsweise sein Nachfolger C4. 5 (1993), CHAID (1980), CART (1984) und CTree (2006), die sich anhand verschiedener Kriterien differenzieren lassen. Induktion des Baumes Der offensichtlichste Unterschied ist die Anzahl möglicher Verzweigungen, die von einem Knoten ausgehen.