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- So verwenden Sie die Bootstrap-Vorlage
- So verwenden Sie Bootstrap-Vorlagen: Wählen Sie eine Vorlage aus dem offiziellen Bootstrap-Markt oder einem Drittanbieter aus. Laden Sie die Vorlage herunter und entpacken Sie sie in einen lokalen Ordner. Ändern Sie HTML-Inhalte und passen Sie CSS-Stile an. Fügen Sie nach Bedarf JavaScript-Dateien hinzu. Laden Sie die geänderten Dateien zur Bereitstellung auf den Server hoch.
- Bootstrap-Tutorial 1157 2024-04-05 03:51:17
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- So überprüfen Sie das Modell mithilfe der Bootstrap-Methode
- Die Bootstrap-Methode, eine wiederholte Stichprobentechnik, bewertet die Modellleistung durch Schätzen der Stichprobenverteilung: Erstellen mehrerer Teilmengen des Datensatzes; Berechnen der Verteilung von Leistungskennzahlen; Vertrauensintervalle. Vorteile: unvoreingenommene Schätzung, keine Datenverteilungsannahmen erforderlich, für verschiedene Modelle geeignet. Einschränkungen: Der hohe Rechenaufwand hängt von der Größe des Datensatzes ab und bewertet die Generalisierungsfähigkeit nicht.
- Bootstrap-Tutorial 1311 2024-04-05 03:48:21
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- So lesen Sie den Bootstrap-Test
- Der Bootstrap-Test schätzt die Stichprobenverteilung und bewertet ihre statistische Signifikanz durch wiederholtes Abtasten und Berechnen von Statistiken. Die Schritte umfassen: Zufallsstichprobe aus den Originaldaten mit Ersetzung. Statistiken berechnen und mehrmals wiederholen. Erstellen Sie Bootstrapping-Stichproben und Stichprobenverteilungen von Statistiken. Berechnen Sie den P-Wert, der die Wahrscheinlichkeit misst, auf eine beobachtete Statistik oder einen extremeren Wert zu fallen. Je kleiner der P-Wert, desto höher die statistische Signifikanz: P-Wert < 0,05: statistisch signifikant 0,05 ≤ P-Wert < 0,1: nahe an der Signifikanz P-Wert ≥ 0,1: nicht signifikant
- Bootstrap-Tutorial 1122 2024-04-05 03:45:19
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- So exportieren Sie die Ergebnisse des Befehls Bootstrap Test Mediation Effect Stata
- Exportieren Sie die Ergebnisse des Bootstrap-Mediation-Effekttests in Stata: Speichern Sie die Ergebnisse: Bootstrap-Post. Erstellen Sie eine Variablenliste: lokale Variablen: coef se ci. Exportieren Sie die Ergebnisse (CSV): exportieren Sie durch Trennzeichen getrennte Ergebnisse.csv, varlist(`vars') ersetzen Sie Komma und Nolabel
- Bootstrap-Tutorial 1206 2024-04-05 03:39:19
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- So lesen Sie die Ergebnisse der Bootstrap-Analyse
- Die Bootstrap-Analyse ist eine statistische Resampling-Technik, die die folgenden Informationen zur statistischen Inferenz liefert: Konfidenzintervall: der mögliche Bereich einer Schätzung. p-Wert: Die Wahrscheinlichkeit, die Nullhypothese abzulehnen. Bootstrapping-Verteilung: Wie ein Schätzer zwischen den Stichproben variiert. Schiefe und Standardabweichung: die Asymmetrie und Streuung einer Verteilung. Auswirkung auf Datenpunkte: Die Auswirkung eines bestimmten Datenpunkts auf einen Schätzer. Robustheit: Die Stabilität eines Schätzers gegenüber Extremwerten.
- Bootstrap-Tutorial 1472 2024-04-05 03:36:19
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- So lesen Sie Bootstrap-Ergebnisse
- Schritte zur Interpretation der Bootstrap-Ergebnisse: Bestimmen Sie die Anzahl der Resamples. Je mehr, desto zuverlässiger ist sie. Berechnen Sie ein Konfidenzintervall, das den Bereich möglicher Werte für eine Statistik darstellt. Überprüfen Sie die Form der Verteilung, eine Glockenform zeigt Stabilität an, Anomalien sollten mit Vorsicht interpretiert werden. Bei der Interpretation von p-Werten deuten kleine Werte darauf hin, dass die Ergebnisse wahrscheinlich nicht zufällig auftreten.
- Bootstrap-Tutorial 1479 2024-04-05 03:33:24
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- So lesen Sie die Ergebnisse des Bootstrap-Mediation-Tests
- Der Bootstrap-Mediationstest bewertet den Mediationseffekt durch mehrfaches erneutes Abtasten der Daten: Konfidenzintervall für indirekte Effekte: Gibt den geschätzten Bereich des Mediationseffekts an. Wenn das Intervall nicht Null enthält, ist der Effekt signifikant. p-Wert: Bewertet die Wahrscheinlichkeit, dass das Konfidenzintervall nicht Null enthält, wobei Werte unter 0,05 auf Signifikanz hinweisen. Stichprobengröße: Die Anzahl der für die Analyse verwendeten Datenproben. Bootstrap-Unterabtastzeiten: die Anzahl der wiederholten Abtastungen (500–2000 Mal). Wenn das Konfidenzintervall nicht Null enthält und der p-Wert kleiner als 0,05 ist, ist der Mediationseffekt signifikant, was darauf hinweist, dass die vermittelnde Variable die Beziehung zwischen der unabhängigen und der abhängigen Variablen erklärt.
- Bootstrap-Tutorial 2070 2024-04-05 03:30:20
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- So laden Sie die Bootstrap-Vorlage herunter
- Frage: Wie lade ich Bootstrap-Vorlagen herunter? Antwort: Besuchen Sie die offizielle Bootstrap-Website (https://getbootstrap.com/), wählen Sie die Vorlage aus und klicken Sie auf die Schaltfläche „Herunterladen“, um die Download-Option auszuwählen: Quellcode (angepasst) oder kompilierte Version (direkte Verwendung). Klicken Sie auf die Schaltfläche „Herunterladen“ und der Download startet automatisch. Entpacken Sie anschließend den Quellcode oder fügen Sie die kompilierte Version zu den Website-Dateien hinzu
- Bootstrap-Tutorial 1562 2024-04-05 03:27:16
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- So führen Sie Bootstrap ein
- Wie führt man Bootstrap ein? Laden Sie die Bootstrap-Datei herunter und entpacken Sie sie. Verweisen Sie auf Bootstrap-CSS- und JavaScript-Dateien in HTML-Dateien. Erstellen Sie die Schnittstelle mithilfe von Bootstrap-Komponenten, jede mit einer bestimmten HTML-Struktur und CSS-Klassen.
- Bootstrap-Tutorial 1296 2024-04-05 03:24:20
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- So führen Sie Bootstrap ein
- Es gibt zwei Möglichkeiten, Bootstrap einzuführen: CDN: Importieren Sie Dateien aus einem CDN, indem Sie Link-Tags und JavaScript-Tags hinzufügen. Lokale Dateien: Laden Sie Bootstrap herunter und extrahieren Sie es in Ihren Projektordner. Verweisen Sie dann über Link-Tags und JavaScript-Tags auf die lokalen Dateien.
- Bootstrap-Tutorial 1235 2024-04-05 03:18:20
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- So lesen Sie die Ergebnisse des Bootstrap-Mediation-Effekttests
- Beim Bootstrap-Mediationseffekttest gibt es drei wichtige Ergebnisindikatoren: Größe des Mediationseffekts: Misst den Grad des Einflusses der vermittelnden Variablen auf die Beziehung zwischen der unabhängigen Variablen und der abhängigen Variablen. Die Bedeutung des vermittelnden Effekts: spiegelt die statistische Signifikanz des Einflusses der vermittelnden Variablen wider. Mediationsanteil: zeigt die Bedeutung der vermittelnden Variablen in der moderierenden Beziehung.
- Bootstrap-Tutorial 985 2024-04-05 03:12:17
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- So funktioniert Bootstrap
- Mithilfe von JavaScript und CSS stellt Bootstrap vordefinierte Komponenten und Stile bereit, die über Klassennamen hinzugefügt und angewendet werden können. JavaScript-Bibliotheken unterstützen interaktive Elemente, während für das Layout ein Rastersystem verwendet wird. Es handelt sich um ein responsives Framework, das sich an Bildschirmgrößen anpasst und durch Anpassungen erweitert werden kann.
- Bootstrap-Tutorial 1176 2024-04-05 03:03:23
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- So passen Sie die Position von Komponenten im Bootstrap an
- Bootstrap bietet verschiedene Möglichkeiten, die Position von Komponenten anzupassen: Offset-Klasse: Horizontal versetzte Komponenten. Hilfsklasse: Komponentenausrichtung anpassen. Rastersystem: Steuert die Anzahl der Spalten, die die Komponente im Raster einnimmt. Inline-Elemente: Erstellen Sie schwebende Layouts. Absolute Positionierung: Verschiebt eine Komponente aus ihrem regulären Fluss und positioniert sie an einer beliebigen Stelle auf der Seite.
- Bootstrap-Tutorial 942 2024-04-05 03:00:19
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- So führen Sie Code in Bootstrap ein
- Um Bootstrap-Code einzubinden, gibt es drei Möglichkeiten: Verwendung eines CDN, Herunterladen einer Datei oder Verwendung eines Paketmanagers. Dateien können schnell über ein CDN aus dem Web abgerufen, lokal durch Herunterladen verfügbar gemacht oder über die Befehlszeile über einen Paketmanager installiert werden.
- Bootstrap-Tutorial 1313 2024-04-05 02:51:16
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- So fügen Sie Bilder in Bootstrap ein
- Es gibt zwei gängige Möglichkeiten, Bilder mit Bootstrap einzuführen: Verwenden Sie das <img>-Element, um das src-Attribut anzugeben. Verwenden Sie die img-fluid-Klasse, um das Bild an die Breite des Containers anzupassen.
- Bootstrap-Tutorial 855 2024-04-05 02:48:20
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