2020 2000 2005 2010 2015 2020 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 C os in e S im ila rit y Figure 4: Cosine similarity [...] research interest. Table 1 gives an overview of the topics. Table 1: Overview of the LDA model’s topics, January 2001 to May 2022 No. Label Share Content Protagonists Key Events 1 Central Banks 14 Speculation [...] Quarterly Journal of Economics 118.1, pp. 269–298. doi: 10.1162/00335530360535207. Chang, Jonathan (2015). lda: Collapsed Gibbs Sampling Methods for Topic Models. R package version 1.4.2. url: https://CRAN.R-project …

is 1. Literatur S. 14 1.1. Literaturgeschichte des 19. bis 21. Jahrhunderts 1.2. Leser, Kinogänger, Theater- und Fernseh-Zuschauer 1.3. Didaktik des Deutschunterrichts 2. Kulturgeschichte S. 17 2.1. Zur [...] s S. 21 6. Herausgabe von Schriftenreihen S. 21 7. Über Rainer Noltenius S. 22 14 Noltenius 1. Literatur 1.1 Literaturgeschichte des 19. – 21. Jahrhunderts Hofmannsthal – Schröder - Schnitzler. Möglichkeiten [...] Verlag Essen, 1999, S. 243 ff. Petzold, Alfons. In: Neue deutsche Biographie, 20. Bd., Berlin 2001. 1.1. Leser, Kinogänger, Theater- und Fernseh-Zuschauer „Kollegen packt an!“ Arbeiter als Theaterzuschauer …

Microsoft Word - Forschungsbeitrag Nr6 Wissensbilanz.doc

............................................. IV 1 Wissensbilanz – Intellektuelles Kapital darstellen und entwickeln..............................1 1.1 Begriff......................................... [...] Reflexion und Prozess-Optimierung, sowie eine Fokussierung auf Kernaktivitäten.15 1.3 Voraussetzungen Wie in der Begriffsbestimmung (1.1) beschrieben, basiert die Wissensbilanzierung auf der Prozessoptimierung [...] .................................3 1.2 Nutzen....................................................................................................................4 1.3 Voraussetzungen.................. …

Microsoft Word - Scheiner AP KONTIV Individualisierung.doc

1997). Es gilt also: L(y=1) = ln (P1 / (1-P1)) = α + ∑ βk xk Log-Odds: ln (P1 / (1-P1)) Logit-Koeffizienten: α, βk erklärende Variablen: xk Wahrscheinlichkeit des Ereignisses: P1 Aus den geschätzten Koe [...] -0,365 -0,254 -0,117 -1,380 -1,463 -1,492 -1,288 0,162 0,084 0,192 0,128 0,416 0,459 0,484 0,320 Sonntag -0,710 -0,680 -0,547 -0,378 -2,390 -2,107 -2,439 -1,863 -1,783 -1,728 -1,517 -0,941 0,726 0,823 [...] Hausfrau? -0,638 -0,043 -0,110 -0,212 -1,426 -0,914 -0,358 -1,672 1,561 0,371 0,185 0,498 -0,719 0,092 -0,060 0,040 Rentner? -0,709 -0,161 -0,046 -0,223 -1,491 -1,706 -1,949 -1,643 0,674 0,645 0,646 0,448 -0,041 …