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Regeln für den Dokumente-Bereich:
In den Börsenbereich gehören nur Angebote die bereits den Allgemeinen Regeln entsprechen.
Allgemeines:
Nicht erlaubt im Dokumente-Bereich sind:
- indizierte Titel (inkl. Comics)
- extremistische Werke, Zeitschriften und Comics (egal, welche Richtung)
- jegliche Art von Pornographie
- Anleitungen zu kriminellen Handlungen, gleich welcher Art
- sadistische, menschenverachtende oder ähnliche Werke
Nutzt den "Bedanken"-Button, bei Sammelthreads führen jegliche Kommentare, positiv wie negativ, sehr schnell zu einer Unübersichtlichkeit des Threads. Downmeldungen sind an den Uploader zu richten
Vor dem Einstellen zu beachten:
- Suchfunktion
Vergewissert euch, dass es euer Dokument noch nicht im Board gibt, Doppelposts werden kommentarlos gelöscht. Ist es schon vorhanden, tragt es als Mirror im bestehenden Post ein.
- Threadtitel
Idealerweise ist sofort zu erkennen um was es sich handelt. Verseht euren Titel mit den relevanten Informationen, das hilft euch und damit auch uns und allen Suchenden erheblich weiter.
Beispiel: [Thriller] Dan Brown - Inferno oder bei Magazinen:
Computerbild - 14/2014 (es muss ersichtlich sein, um welche Ausgabe und welches Magazin es sich handelt)
Folgende Präfixe stehen im Unterforum "Unterhaltung" zur Verfügung:
- Autor
- Titel
- Präfix
- Cover
- Genre
- Inhaltsbeschreibung
- enthaltene Formate
- Gesamtgröße des Downloads
- Hoster
- ggf. Passwort
Nicht erlaubt sind alle Dateien, die den Download unnötig aufblähen um eine Affiliategrenze zu erreichen, wie zB. mp3-files, übergroße Bilder, etc.
Ebenso nicht erlaubt sind sämtliche Dateien mit DRM, persönlichen Daten, etc., diese werden kommentarlos zu eurem eigenem Schutz gelöscht.
Achtet bitte bei der Konvertierung der Formate auf die Lesbarkeit, ein epub, was nur einfach durch Calibre gejagt wird um ein PDF zu erhalten, ist zu 99% eben nicht lesbar. Wenn ihr es nicht könnt, dann lasst es besser oder lest euch ein, wie man es richtig macht.
Unterforum Comics:
Threadtitel:
Ähnlich, wie bei Unterhaltung und Magazinen, sollte der Titel alle relevanten Informationen enthalten, hier bitte
- den Titel des Comics
- den Verlag (einige Comics sind in verschiedenen Verlagen erschienen)
- das Erscheinungsjahr
Erlaubt sind folgende Formate:
- CBR
- CBZ
Grundsätzlich gilt: jede Version eines Comics erhält einen eigenen Thread, Ersteller eines Comics können ihre Bände gerne mit dem Zusatz (Original-Release) versehen.
Bei Unsicherheiten zur korrekten Benennung bitte die Informationen von www.comicguide.de nutzen.
Inhalt des Beitrags:
Pflichtangaben hier sind:
- Titel des Bandes und ggf. Nummer
- Cover
- falls bekannt technische Daten (DPI, Breite, Speicherqualität)
- Größe des Downloads
- Hoster
- ggf. Passwort
- falls bekannt Releasenamen
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Random Effect and Latent Variable Model Selection By Ciprian M. Crainiceanu (auth.), David B. Dunson (eds.)
2008 | 170 Pages | ISBN: 0387767207 | PDF | 3 MB
Random effects and latent variable models are broadly used in analyses of multivariate data. These models can accommodate high dimensional data having a variety of measurement scales. Methods for model selection and comparison are needed in conducting hypothesis tests and in building sparse predictive models. However, classical methods for model comparison are not well justified in such settings. This book presents state of the art methods for accommodating model uncertainty in random effects and latent variable models. It will appeal to students, applied data analysts, and experienced researchers. The chapters are based on the contributors' research, with mathematical details minimized using applications-motivated descriptions.The first part of the book focuses on frequentist likelihood ratio and score tests for zero variance components. Contributors include Xihong Lin, Daowen Zhang and Ciprian Crainiceanu. The second part focuses on Bayesian methods for random effects selection in linear mixed effects and generalized linear mixed models. Contributors include David Dunson and collaborators Bo Cai and Saki Kinney. The final part focuses on structural equation models, with Peter Bentler and Jiajuan Liang presenting a frequentist approach, Sik-Yum Lee and Xin-Yuan Song presenting a Bayesian approach based on path sampling, and Joyee Ghosh and David Dunson proposing a method for default prior specification and efficient posterior computation. David Dunson is Professor in the Department of Statistical Science at Duke University. He is an international authority on Bayesian methods for correlated data, a fellow of the American Statistical Association, and winner of the David Byar and Mortimer Spiegelman Awards.
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