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Multiple lineare Regression & High Performance Computing: Methodik und Software-Implementation komplexer Analysemodelle

AUTHOR Kaul, Thomas
PUBLISHER Bod - Books on Demand (04/09/2015)
PRODUCT TYPE Paperback (Paperback)

Description
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 grö ere 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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Product Format
Product Details
ISBN-13: 9783734743610
ISBN-10: 3734743613
Binding: Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language: German
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Page Count: 618
Carton Quantity: 12
Product Dimensions: 5.83 x 1.25 x 8.27 inches
Weight: 1.60 pound(s)
Country of Origin: US
Subject Information
BISAC Categories
Unassigned | Languages - General
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
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 grö ere 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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