Dieses Buch hat zum Ziel, die in der empirischen Forschung häufig verwendete Methode der multiplen linearen Regressionsanalyse in nachvollziehbarer Weise darzulegen. Als Hilfsmittel hierfür wird die schrittweise Entwicklung einer leistungsfähigen Software mit der weitverbreiteten Programmiersprache C unter Rückgriff auf Konzepte der parallelen Programmierung und des Cluster Computing herangezogen. Hierzu werden zunächst relevante mathematische Zusammenhänge aufgegriffen, die auch ohne größere Vorkenntnisse für den Leser nachvollziehbar sein sollten. Es werden Betrachtungen zur Effizienz von Algorithmen vorgenommen, welche für die Analyse von komplexen Modellen und von umfangreichen Datenmengen ("big data") unabdingbar sind. Im Buch wird anschaulich erläutert, wie die Berechnung eines komplexen Prognosemodells mit 20 Eingangsvariablen -abhängig von der konkreten Software-Implementation- entweder über 8000 Jahre oder unter 8 Minuten Rechenzeit benötigt. Beispielhaft werden mit der erstellten Analysesoftware empirische Daten einer vom Autor im Sommer 2014 durchgeführten psychologischen Feldstudie zur Burnout-Forschung an Beschäftigten im deutschen Gesundheitswesen untersucht. Das Buch integriert methodische Ansätze aus den Disziplinen Informatik und Psychologie und enthält 72 Tabellen, 67 Abbildungen sowie 45 Formeln.
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Thomas Kaul, Jahrgang 1969, absolvierte von 1993 bis 1997 ein Studium der Wirtschaftsinformatik an der Nordakademie in Elmshorn mit einem Abschluss als Diplom-Wirtschaftsinformatiker (FH). Sein nebenberufliches Zweitstudium der Psychologie absolvierte er von 2008 bis 2014 an der FernUniversitat Hagen zur Erlangung eines Abschlusses als Bachelor of Science (B.Sc.)."
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Dieses Buch hat zum Ziel, die in der empirischen Forschung häufig verwendete Methode der multiplen linearen Regressionsanalyse in nachvollziehbarer Weise darzulegen. Als Hilfsmittel hierfür wird die schrittweise Entwicklung einer leistungsfähigen Software mit der weitverbreiteten Programmiersprache C unter Rückgriff auf Konzepte der parallelen Programmierung und des Cluster Computing herangezogen. Hierzu werden zunächst relevante mathematische Zusammenhänge aufgegriffen, die auch ohne größere Vorkenntnisse für den Leser nachvollziehbar sein sollten.Es werden Betrachtungen zur Effizienz von Algorithmen vorgenommen, welche für die Analyse von komplexen Modellen und von umfangreichen Datenmengen ('big data') unabdingbar sind. Im Buch wird anschaulich erläutert, wie die Berechnung eines komplexen Prognosemodells mit 20 Eingangsvariablen -abhängig von der konkreten Software-Implementation- entweder über 8000 Jahre oder unter 8 Minuten Rechenzeit benötigt. Beispielhaft werden mit der erstellten Analysesoftware empirische Daten einer vom Autor im Sommer 2014 durchgeführten psychologischen Feldstudie zur Burnout-Forschung an Beschäftigten im deutschen Gesundheitswesen untersucht.Das Buch integriert methodische Ansätze aus den Disziplinen Informatik und Psychologie und enthält 72 Tabellen, 67 Abbildungen sowie 45 Formeln. 616 pp. Deutsch. N° de réf. du vendeur 9783734743610
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Taschenbuch. Etat : Neu. Multiple lineare Regression & High Performance Computing | Methodik und Software-Implementation komplexer Analysemodelle | Thomas Kaul | Taschenbuch | 616 S. | Deutsch | 2015 | Books on Demand GmbH | EAN 9783734743610 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand. N° de réf. du vendeur 104959531
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Dieses Buch hat zum Ziel, die in der empirischen Forschung häufig verwendete Methode der multiplen linearen Regressionsanalyse in nachvollziehbarer Weise darzulegen. Als Hilfsmittel hierfür wird die schrittweise Entwicklung einer leistungsfähigen Software mit der weitverbreiteten Programmiersprache C unter Rückgriff auf Konzepte der parallelen Programmierung und des Cluster Computing herangezogen. Hierzu werden zunächst relevante mathematische Zusammenhänge aufgegriffen, die auch ohne größere Vorkenntnisse für den Leser nachvollziehbar sein sollten.Es werden Betrachtungen zur Effizienz von Algorithmen vorgenommen, welche für die Analyse von komplexen Modellen und von umfangreichen Datenmengen ('big data') unabdingbar sind. Im Buch wird anschaulich erläutert, wie die Berechnung eines komplexen Prognosemodells mit 20 Eingangsvariablen -abhängig von der konkreten Software-Implementation- entweder über 8000 Jahre oder unter 8 Minuten Rechenzeit benötigt. Beispielhaft werden mit der erstellten Analysesoftware empirische Daten einer vom Autor im Sommer 2014 durchgeführten psychologischen Feldstudie zur Burnout-Forschung an Beschäftigten im deutschen Gesundheitswesen untersucht.Das Buch integriert methodische Ansätze aus den Disziplinen Informatik und Psychologie und enthält 72 Tabellen, 67 Abbildungen sowie 45 Formeln. N° de réf. du vendeur 9783734743610
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