Simulationen: Unterschied zwischen den Versionen
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* Präsentation und Manipulation verschiedener Verteilungsmodelle sowie eines Diffusionsmodells | * Präsentation und Manipulation verschiedener Verteilungsmodelle sowie eines Diffusionsmodells | ||
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* Exploration des dynamischen Attraktor-Modells von Tuller inklusive charakteristischer Eigenschaften von dynamischen Modellen wie z.B. Attraktoren und Hysterese | * Exploration des dynamischen Attraktor-Modells von Tuller inklusive charakteristischer Eigenschaften von dynamischen Modellen wie z.B. Attraktoren und Hysterese | ||
== Neuronale Netze == | |||
* Implementierung eines einfachen neuronalen Netzes, welches die Kategorisierungsregeln für Schmetterlinge anhand von Hebb’schem Lernen erwirbt | |||
== Fitting Algorithmen == | == Fitting Algorithmen == | ||
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* Exploration der Funktionsweise verschiedener Algorithmen zur Optimierung einer Funktion + Veranschaulichung des Zusammenhangs zwischen empirischen Daten und einer Fehlerfunktion | * Exploration der Funktionsweise verschiedener Algorithmen zur Optimierung einer Funktion + Veranschaulichung des Zusammenhangs zwischen empirischen Daten und einer Fehlerfunktion | ||
== Modellvergleich == | == Modellvergleich == | ||
* Simulation eines quantitativen Modellvergleichs durch Darstellung verschiedener Vergleichsmaße für unterschiedliche Varianten eines Diffusionsmodells | * Simulation eines quantitativen Modellvergleichs durch Darstellung verschiedener Vergleichsmaße für unterschiedliche Varianten eines Diffusionsmodells | ||
[[Fitting & Parameter Estimation|„Fitting“]] | [[Fitting & Parameter Estimation|„Fitting“]] | ||
Version vom 29. September 2018, 15:04 Uhr
Der Wissensvermittlung dieses E-Learning Angebots dienen nicht nur Informationstexte sondern auch interaktive Simulationen, welche Sie mithilfe dieser Seite erreichen und die es Ihnen erlauben, selbst Erfahrungen mit verschiedenen Arten von Modellen zu sammeln.
Sie ermöglichen das Ausprobieren verschiedenster Aspekte und die Entwicklung einer Intuition zentraler Zusammenhänge. Zudem stehen innerhalb der Anwendungen konkrete Experimentierszenarien zur Verfügung, welche den Einstieg erleichtern sollen und ein systematisches Erkunden wichtiger Konzepte unterstützen.
Viel Spaß!
Statistische Modelle
- Präsentation und Manipulation verschiedener Verteilungsmodelle sowie eines Diffusionsmodells
Mathematische Modelle
- Exploration des dynamischen Attraktor-Modells von Tuller inklusive charakteristischer Eigenschaften von dynamischen Modellen wie z.B. Attraktoren und Hysterese
Neuronale Netze
- Implementierung eines einfachen neuronalen Netzes, welches die Kategorisierungsregeln für Schmetterlinge anhand von Hebb’schem Lernen erwirbt
Fitting Algorithmen
- Exploration der Funktionsweise verschiedener Algorithmen zur Optimierung einer Funktion + Veranschaulichung des Zusammenhangs zwischen empirischen Daten und einer Fehlerfunktion
Modellvergleich
- Simulation eines quantitativen Modellvergleichs durch Darstellung verschiedener Vergleichsmaße für unterschiedliche Varianten eines Diffusionsmodells