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Datenvisualisierung für Exploration und Inferenz
Traunmüller, Richard
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DOI:
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https://doi.org/10.1007/978-3-658-16937-4_5-1
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URL:
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https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-65...
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Weitere URL:
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https://www.researchgate.net/publication/329317116...
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Dokumenttyp:
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Buchkapitel
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Erscheinungsjahr:
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2020
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Buchtitel:
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Handbuch Methoden der Politikwissenschaft
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Seitenbereich:
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619-650
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Herausgeber:
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Wagemann, Claudius
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Goerres, Achim
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Siewert, Markus B.
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Ort der Veröffentlichung:
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Wiesbaden
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Verlag:
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Springer VS
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ISBN:
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978-3-658-16935-0 , 978-3-658-16936-7 , 978-3-658-16937-4 , 978-3-658-16940-4
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Sprache der Veröffentlichung:
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Deutsch
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Einrichtung:
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Außerfakultäre Einrichtungen > MZES - Arbeitsbereich B
Fakultät für Sozialwissenschaften > Political Science, Empirical Democracy Research (Traunmüller 2017-)
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Fachgebiet:
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320 Politik
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Abstract:
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Datenvisualisierung ist eine der effektivsten Methoden, um quantitative Information zu explorieren, zu beschreiben und zu kommunizieren. Dieser Beitrag diskutiert, welche Ziele Datenvisualisierung verfolgt und was sie zu einem analytischen Werkzeug macht. Zum einen wird Visualisierung für den wichtigen Schritt der Datenexploration beschrieben. Exemplarisch wird dabei vor allem auf table plots, parallel coordinate plots und small multiple designs eingegangen, die sich für die Visualisierung mehrdimensionaler Datenstrukturen eignen. Zum anderen werden visuelle Methoden der Inferenz in den Blick genommen: visuelle statistische Inferenz, in welcher Grafiken den Platz von Teststatistiken einnehmen, die Visualisierung inferentieller Unsicherheit und statistischer Modelle, sowie schließlich die Exploration von Modellunsicherheit.
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 | Dieser Eintrag ist Teil der Universitätsbibliographie. |
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