Häufigste Wörter

Schätzer

Übersicht

Wortart Keine Daten
Numerus Keine Daten
Genus Keine Daten
Worttrennung Keine Daten

Häufigkeit

Das Wort Schätzer hat unter den 100.000 häufigsten Wörtern den Rang 96729. Pro eine Million Wörter kommt es durchschnittlich 0.40 mal vor.

96724. südschwedischen
96725. Discipline
96726. Pyrrhos
96727. Pescarolo
96728. Brautpaar
96729. Schätzer
96730. 1987/1988
96731. Ritterschlag
96732. Residenten
96733. ideas
96734. Poříčí

Semantik

Semantisch ähnliche Wörter

Kollokationen

  • Schätzer für
  • Schätzer für die
  • der Schätzer
  • erwartungstreuer Schätzer
  • Schätzer CORPUSxMATH

Ortographie

Orthographisch ähnliche Wörter

Betonung

Betonung

Keine Daten

Ähnlich klingende Wörter

Keine Daten

Reime

Keine Daten

Unterwörter

Worttrennung

Keine Daten

In diesem Wort enthaltene Wörter

Schätz er

Abgeleitete Wörter

  • M-Schätzer
  • Nadaraya-Watson-Schätzer
  • Kleinste-Quadrate-Schätzer
  • Within-Schätzer
  • Random-Effects-Schätzer
  • MAP-Schätzer
  • Kaplan-Meier-Schätzer
  • IV-Schätzer
  • Between-Schätzer
  • ML-Schätzer
  • Schätzerkreis
  • Fixed-Effects-Schätzer
  • KQ-Schätzer
  • FGLS-Schätzer
  • Likelihood-Schätzer
  • Miller-Schätzer
  • FE-Schätzer
  • Varianz-Schätzer
  • GMM-Schätzer
  • W-Schätzer

Eigennamen

Personen

Keine

Verwendung in anderen Quellen

Sprichwörter

Keine

Abkürzung für

Keine

Enthalten in Abkürzungen

Keine

Filme

Keine

Lieder

Keine

Bedeutungen

Sinn Kontext Beispiele
Mathematik
  • Mittel werden folglich so optimiert , dass der Schätzer den wahren Wert ermittelt . Kriging beruht daher
  • ausdrücken . Zudem können aus Ordnungsstatistiken schwach konsistente Schätzer für Quantile abgeleitet werden . Weiter lassen sich
  • erwartungstreu , spricht man davon , dass der Schätzer verzerrt ist . Das Ausmaß der Abweichung seines
  • . Auf Basis dieses Modells können dann mehrere Schätzer hergeleitet werden , die konsistent und gegebenenfalls auch
Mathematik
  • können . Die Entscheidung , ob und welcher Schätzer des Random-Effects - oder des Fixed-Effects-Modelles angewandt werden
  • wenn man sich dabei auf den Fall erwartungstreuer Schätzer beschränkt . Das Ziel dabei ist es ,
  • beschränkt . Das Ziel dabei ist es , Schätzer zu finden , die eine gegebene Risikofunktion ,
  • aus seiner Sicht angemessenen Wert festlegt . Ein Schätzer wird demzufolge regelmäßig bei folgenden Fällen konsultiert :
Mathematik
  • CORPUSxMATH
  • erwartungstreuer
  • unverzerrten
  • erwartungstreu
  • Stichprobenmittel
  • für CORPUSxMATH Gruppen als CORPUSxMATH mit CORPUSxMATH ein Schätzer für die Gesamtvarianz des Datensatzes . Nach Cohen
  • einem unbekannten Parameter oder Parametervektor CORPUSxMATH . Ein Schätzer CORPUSxMATH für CORPUSxMATH ist dann gegeben durch eine
  • , kann man auch die Maximum-Likelihood-Schätzung verwenden . Schätzer CORPUSxMATH für den Erwartungswert und CORPUSxMATH für die
  • dieser OLS-Regression und ihrer Residuen können dann konsistente Schätzer CORPUSxMATH und CORPUSxMATH berechnet und mit ihnen eine
Mathematik
  • Schätzer CORPUSxMATH minimaler Varianz . Für jeden erwartungstreuen Schätzer der Form CORPUSxMATH für eine Stichprobenvariable CORPUSxMATH eines
  • Familie CORPUSxMATH von Wahrscheinlichkeitsmaßen auf CORPUSxMATH . Ein Schätzer für eine durch eine Funktion CORPUSxMATH gegebene reelle
  • den Fall ganzzahliger Werte CORPUSxMATH existieren solche unverzerrte Schätzer , d.h. CORPUSxMATH mit CORPUSxMATH für CORPUSxMATH .
  • CORPUSxMATH und Varianz CORPUSxMATH sind , besitzt der Schätzer CORPUSxMATH als lineare Transformation der X_i die Verteilung
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