Multiple lineare Regression & High Performance Computing (ePub)
Methodik und Software-Implementation komplexer Analysemodelle
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...
sofort als Download lieferbar
eBook (ePub)
8.99 €
- Lastschrift, Kreditkarte, Paypal, Rechnung
- Kostenloser tolino webreader
Produktdetails
Produktinformationen zu „Multiple lineare Regression & High Performance Computing (ePub)“
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.
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.
Autoren-Porträt von Thomas Kaul
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 FernUniversität Hagen zur Erlangung eines Abschlusses als Bachelor of Science (B.Sc.).
Bibliographische Angaben
- Autor: Thomas Kaul
- 2015, 4. Auflage, 616 Seiten, Deutsch
- Verlag: Books on Demand
- ISBN-10: 3738669493
- ISBN-13: 9783738669497
- Erscheinungsdatum: 11.05.2015
Abhängig von Bildschirmgröße und eingestellter Schriftgröße kann die Seitenzahl auf Ihrem Lesegerät variieren.
eBook Informationen
- Dateiformat: ePub
- Größe: 46 MB
- Mit Kopierschutz
- Vorlesefunktion
Kopierschutz
Dieses eBook können Sie uneingeschränkt auf allen Geräten der tolino Familie lesen. Zum Lesen auf sonstigen eReadern und am PC benötigen Sie eine Adobe ID.
Family Sharing
eBooks und Audiobooks (Hörbuch-Downloads) mit der Familie teilen und gemeinsam genießen. Mehr Infos hier.
Kommentar zu "Multiple lineare Regression & High Performance Computing"
0 Gebrauchte Artikel zu „Multiple lineare Regression & High Performance Computing“
| Zustand | Preis | Porto | Zahlung | Verkäufer | Rating |
|---|
Schreiben Sie einen Kommentar zu "Multiple lineare Regression & High Performance Computing".
Kommentar verfassen