2021
17, 0 MB
GAEB
25. 2020
36 kB
RDX 3 (optional)
Bei Bedarf gibt es als Zubehör den Universal-Montagerahmen RDX 3, mit dem der Elektroanschluss an beliebiger Stelle hinter dem Gerät erfolgen kann. Die IP-Schutzklasse des Gerätes mit RDX 3 ist IP24. Mit elektrischer Verdrahtung und Rohrverlängerungen. Für schwierige Montagebedingungen, z. B. Austausch eines Durchlauferhitzers mit abweichenden Anschlüssen. Bedienungsanleitung Clage DCX (Seite 18 von 32) (Deutsch, Englisch). Gleicht Kachelvorsprünge oder Wandunebenheiten aus. Montage nur durch einen Fachmann. RDX 3:
Art. -Nr. 3200-36100
(862 kB)
(437 kB)
UDX (optional)
Rohrbausatz für die Untertischinstallation mit Wasseranschlüssen Aufputz G ⅜-Zoll oben (Montagerahmen RDX erforderlich). UDX:
Art. 3200-34110
(494 kB)
VDX (optional)
Rohrbausatz für Versatzmontage oder Vertauschen der Wasseranschlüsse beim Austausch von Gas-Wasserheizern (Montagerahmen RDX erforderlich). VDX:
Art. 3200-34120
(564 kB)
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Clage Dcx 18 27 Kw Bedienungsanleitung Parts
04. 2018
240 kB
Sicherheitshinweise
19. 03. 2021
483 kB
Energielabel
221 kB
ErP-Produktdatenblatt
95 kB
CE-Konformitätserklärung
05. 11. 2021
1, 3 MB
Produktfoto
11. 05. 2017
900 kB
867 kB
757 kB
Milieufoto
329 kB
Katalog
06. 2022
15, 6 MB
Hotnews
19. 2018
9, 8 MB
BIM
16. 2018
1, 4 MB
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Datanorm
05. 2021
17, 0 MB
RDX (optional)
Bei Bedarf gibt es als Zubehör den Universal-Montagerahmen RDX, mit dem der Elektroanschluss an beliebiger Stelle hinter dem Gerät erfolgen kann. > Mit elektrischer Verdrahtung und Hahnverlängerungen
> Für schwierige Montagebedingungen, z. Clage dcx 18 27 kw bedienungsanleitung en. B. Austausch eines Durchlauferhitzers mit abweichenden Anschlüssen
> gleicht Kachelvorsprünge oder Wandunebenheiten aus
> Montage nur durch einen Fachmann
RDX:
Art. -Nr. 3200-34100
(608 kB)
Gebrauchs- und Montageanleitung
(677 kB)
UDX (optional)
Rohrbausatz für die Untertischinstallation mit Wasseranschlüssen Aufputz G ⅜-Zoll oben (Montagerahmen RDX erforderlich). UDX:
Art. 3200-34110
(494 kB)
VDX (optional)
Rohrbausatz für Versatzmontage oder Vertauschen der Wasseranschlüsse beim Austausch von Gas-Wasserheizern (Montagerahmen RDX erforderlich).
Clage Dcx 18 27 Kw Bedienungsanleitung 0102Xp Serie Pdf
3200-34217
18
21
24
27
1 (10)
G ½"
9, 2
10, 7
12, 3
13, 8
8, 0
26
30
35
39
4, 0
6, 0
IP 25
1100
3, 7
1) Die eingestellte Anschlussleistung beeinflusst die Werte bei Nennstrom, Kabelquerschnitt und Warmwasserleistung
2) Temperaturerhöhung von z. B. 12 °C auf 40 °C, Mischwasser
3) Durchflussmenge begrenzt für optimale Temperaturerhöhung
4) Je nach eingestellter Anschlussleistung
Medientyp
Titel
Datum
Größe
Produktinformation
14. 02. 2017
> herunterladen
734 kB
Gebrauchsanleitung
15. 06. Clage DCX Bedienungsanleitung. 2020
350 kB
Ältere Versionen > Gebrauchsanleitung > herunterladen > herunterladen Gebrauchsanleitung > herunterladen > herunterladen Gebrauchsanleitung > herunterladen > herunterladen Gebrauchsanleitung > herunterladen > herunterladen Gebrauchsanleitung > herunterladen > herunterladen Weitere Versionen auf Anfrage
Montageanleitung
15. 10. 2019
3, 9 MB
Ältere Versionen > Montageanleitung > herunterladen > herunterladen Montageanleitung > herunterladen > herunterladen Montageanleitung > herunterladen > herunterladen Montageanleitung > herunterladen > herunterladen Montageanleitung > herunterladen > herunterladen Montageanleitung > herunterladen > herunterladen Montageanleitung > herunterladen > herunterladen Weitere Versionen auf Anfrage
Installationszubehör
03.
Clage Dcx 18 27 Kw Bedienungsanleitung En
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Kleingeräte & Co »
electrical conductivity Einlauftemperatur ≤ 70 °C Inlet temperature Einschalt- – max. Durchfluss 2, 5 – 8, 0 l/min 4) Flow rate to switch on to max. Clage dcx 18 27 kw bedienungsanleitung parts. flow rate Druckverlust 0, 2 bar bei / at 2, 5 l/min 1, 3 bar bei / at 9, 0 l/min 5) Pressure loss Einstellbare Temperaturen 35 °C – 38 °C – 42 °C – 48 °C – 55 °C Temperature range Wasseranschluss G ½" Water connection Gewicht (mit Wasserfüllung) 3, 65 kg Weight (when filled with water) Schutzklasse nach VDE I VDE class of protection Schutzart / Sicherheit IP 25 Type of protection / safety 1) Bei Austausch eines 21 kW / 380 V-Gerätes kann der Leiterquerschnitt 4 mm 2 übernommen werden. 2) Mischwasser 3) Vorschriften in den Versorgungsgebieten unterschiedlich 4) Durchfluss begrenzt, um optimale Temperaturerhöhung zu erreichen 5) Ohne Durchflussmengenregler 1) When replacing a 21 kW / 380 V appliance the cable size of 4 mm 2 can be adopted. 2) Mixed water 3) Regulations differ from one supply area to another 4) Flow rate limited to achieve optimum temperature rise 5) Without flow regulator 5 20.
tatsächliche Werte. R-Schulungen
Buchempfehlungen:
R for Data Science
Logistische Regression R Beispiel Data
Logistische Regressionsmodelle, sind mit gängiger Statistiksoftware meist genauso leicht zu schätzen wie lineare Regressionen. Doch die Interpretation solcher Modelle, also der Part der statistischen Analyse der nicht von der Software übernommen wird, birgt eine Tücke: die Bezugsgröße der Regressionskoeffizienten. Ausgehend von den unabhängigen Merkmalen der Beobachtungen, modellieren logistische Regressionsmodelle die Wahrscheinlichkeit mit der eine bestimmte Ausprägung eines kategorialen abhängigen Merkmals auftritt. Stolperfalle logistische Regressionskoeffizienten und Odds Ratios. Zur Schätzung dieser Wahrscheinlichkeiten ist die Transformation der Regressionsgewichte der unabhängigen Variablen notwendig, so dass logistische Regressionskoeffizienten den Zusammenhang zwischen den Ausprägungen der unabhängigen Variablen und den Logits für die betrachtete Merkmalsausprägung der abhängigen Variablen spiegeln. Parallel zur linearen Regression kann geschlossen werden, dass eine Erhöhung einer gegebenen unabhängigen Variable um eine Einheit, mit der Veränderung des Logits für das Auftreten der betrachteten Merkmalsausprägung der abhängigen Variable um β Einheiten einhergeht.
Logistische Regression R Beispiel Download
Besonders da der IQ 130 und mehr im Datensatz erreicht, die Motivation aber nur im Bereich von 1-10 liegt, kann hier keine pauschale Aussage auf Basis lediglich der nicht standardisierten Koeffizienten getroffen werden. Hierzu bedarf es der standardisierten Koeffizienten. Diese werden im Rahmen der lm()-Funktion allerdings nicht mit ausgegeben. Man kann sie erhalten, indem man im Vorfeld alle in der Regression verwendeten unabhängigen und die abhängige Variable z-standardisiert. Eine z-Standardisierung wird mittels der scale()- Funktion durchgeführt. Die Variablen werden also in der lm()-Funktion noch mit scale()- z-standardisiert. Das sieht dann wie folgt aus:
modell <- lm( scale (Abischni)~ scale (IQ)+ scale (Motivation), data = data_xls)
Hieraus ergibt sich folgender Output:
lm(formula = ZAbischni ~ ZIQ + ZMotivation, data = data_xls)
-0. 62317 -0. 20800 -0. 03779 0. 20889 0. 88794
(Intercept) -1. 584e-16 4. 580e-02 0. Logistische regression r beispiel download. 000 1
ZIQ -6. 109e-01 6. 974e-02 -8. 61e-11 ***
ZMotivation -3. 990e-01 6.
Logistische Regression R Beispiel En
Nach der Artikelserie zur einfachen linearen Regression und der multiplen linearen Regression widmet sich diese Artikelserie der logistischen Regression (kurz: Logit Modell). Das Logit-Modell ist ein extrem robustes und vielseitiges Klassifikationsverfahren. Es ist in der Lage, eine abhängige binäre Variable zu erklären und eine entsprechende Vorhersage der Wahrscheinlichkeit zu treffen, mit der ein Ereignis eintritt oder nicht. Die folgenden Beispiele verdeutlichen das Spektrum möglicher Anwendungen:
Conversion-Prognose: Kauft ein Kunde ein Produkt? Bonität: Zahlt ein Kreditnehmer einen Kredit vollständig zurück? Markenbekanntheit: Kennt jemand eine Marke? Parteipräferenz: Würde eine Person Partei X wählen, wenn am kommenden Sonntag Bundestagswahlen wären? Logistische regression r beispiel de. Medizinische Diagnose: Hat eine Person eine bestimmte Krankheit? Qualitätskontrolle: Entspricht ein Produkt der Spezifikation? Einschaltquoten: Hat eine Person eine TV-Sendung gesehen? A/B-Testing: Ist Version A einer Webseite besser als eine Version B?...
Logistische Regression R Beispiel De
Mit dem p-Wert der einzelnen Terme wird die Nullhypothese getestet, dass der Koeffizient gleich null ist (kein Effekt). Ein niedriger p-Wert (< 0, 05) gibt an, dass die Nullhypothese zurückgewiesen werden kann. Wann rechnet man eine Regression? Regressionsanalysen sind statistische Verfahren, mit denen Du berechnen kannst, ob eine oder mehrere unabhängige Variable (UV) eine abhängige Variable (AV) beeinflussen. Dabei berechnest Du auch wie stark der Zusammenhang zwischen diesen Variablen ist. Wann lineare Regression sinnvoll? Nur im Falle eines linearen Zusammenhangs ist die Durchführung einer linearen Regression sinnvoll. Zur Untersuchung von nichtlinearen Zusammenhängen müssen andere Methoden herangezogen werden. Regressionsmodelle visualisieren in R: Mit Interaktionseffekten, 3D (ggplot2, plotly) | Statistik Dresden. Oft bieten sich Variablentransformationen oder andere komplexere Methoden an, auf die hier nicht einge- gangen wird. Was gibt die lineare Regression an? Bei der linearen Regression versuchst du die Werte einer Variablen mit Hilfe einer oder mehrerer anderer Variablen vorherzusagen.
Darüber hinaus geben 11 weitere Variablen Aufschluss über die chemischen Eigenschaften der Weine. color (0=rot, 1=weiß)
quality (zwischen 0 und 10)
fixed acidity
volatile acidity
citric acid
residual sugar
chlorides
free sulfur dioxide
total sulfur dioxide
density
pH
sulphates
alcohol
# Rotweindatensatz einlesen red <- read. Regressionskoeffizient und grundlegende Handelsstrategie - KamilTaylan.blog. csv2(", dec = ". ", header = TRUE) # Weißweindatensatz einlesen white <- read. ", header = TRUE) # jedem der beiden Datensätze eine Spalte "color" mit 0 bei Rotweinen und 1 bei Weißweinen anfügen red$color <- 0 white$color <- 1 # Zusammenführen der zwei Datensätze zu einem Datensatz "wine" wine <- rbind(red, white) # Löschen der nun überflüssigen Einzeldatensätze rm(list = c("red", "white"))
Modellierung mittels Logit
Im ersten Schritt verschaffen wir uns einen Überblick über den Datensatz und schätzen dann ein Logit-Modell mit allen zur Verfügung stehenden Variablen. Außer idity und pH sind alle Variablen zu einem Niveau von \( \alpha = 5\% \) signifikant. Als Beispiel für eine Interpretation wird der Regressionskoeffizient der Variable für den Gehalt der Zitronensäure herangezogen.
erfordern (ISLR) Erforderliches Paket wird geladen: ISLR Für diesen Artikel verwenden wir einen Datensatz 'Wöchentlich' in RStudio. Der Datensatz beinhaltet die Zusammenfassung der wöchentlichen Bestände von 1990 bis 2010. erfordern (ISLR) Namen (ABl. ) Ausgabe: (1) "Purchase" "WeekofPurchase" "StoreID" "PriceCH" (5) "PriceMM" "DiscCH" "DiscMM" "SpecialCH" (9) "SpecialMM" "LoyalCH" "SalePriceMM" "SalePriceCH" (13) "PriceDiff" "Store7" "PctDiscMM" "PctDiscCH" (17) "ListPriceDiff" "STORE" str (ABl. ) Zeigt 1070 Beobachtungen von 18 Variablen. Unser Datensatz enthält 1070 Beobachtungen und 18 verschiedene Variablen. Hier haben wir spezielle MM und spezielle CH hat ein abhängiges Ergebnis. Nehmen wir ein spezielles MM-Attribut, um eine korrekte Beobachtung und eine Genauigkeit von 84% zu erhalten. Logistische regression r beispiel data. Tabelle (ABl. $ SpecialMM) 0 1 897 173 Weiter, um die Wahrscheinlichkeit zu finden 897/1070 (1) 0, 8383178 Im nächsten Schritt für eine bessere Stichprobe ist die Aufteilung des Datensatzes in Trainings- und Testdaten ein Kinderspiel Bibliothek (caTools) Saatgut (88) split = (OJ $ SpecialMM, SplitRatio = 0.