SMALLTALK K1ex127-.45ex51275ahler/Bothner

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6.7 Ausgewählte Methoden zur Bearbeitung sortierter Sammler 129 |varSortColl varOrdColl maximum moduswert| varSortColl := (WerteErfassung11 bereitstellenWerte collect: [:einObjekt|einObjekt asInteger]) asSortedCollection. varOrdColl := OrderedCollection new. varSortColl do: [:einObjekt|varOrdColl add: (varSortColl occurrencesOf: einObjekt)]. maximum := varOrdColl at: 1. varOrdColl do: [:einObjekt|einObjekt > maximum ifTrue: [maximum := einObjekt]]. moduswert := varSortColl at: (varOrdColl indexOf: maximum)
Kapitel 7 Hierarchische Gliederung von Lösungsplänen 7.1 Methoden-Vereinbarung zur Berechnung und Sicherung eines Medians Im Abschnitt 5.3 haben wir die Klasse “InWerteErfassung”, für deren Instanzen der Durchschnittswert der erfaßten Werte mit der Methode “durchschnitt” ermittelt werden kann, als Unterklasse von “WerteErfassung” eingerichtet. Damit sich in unserer Situation ein Durchschnittswert als geeignete Schätzung für das Zentrum der Daten sinnvoll interpretieren läßt, muß gesichert sein, daß Wertedifferenzen empirisch bedeutsam sind, d.h. gleiche Wertedifferenzen müssen auch gleiche Leistungsunterschiede widerspiegeln. Sofern die Daten dieses Qualitätskriterium erfüllen, spricht man von intervallskalierten Daten. Da wir bislang bei unserer Datenerfassung von intervallskalierten Daten ausgehen konnten, kann der Durchschnittswert als gute Annäherung an das Zentrum der Punktwerte angesehen werden. Deshalb haben wir bei der Lösung von PROB-1 derjenigen Klasse, die wir der Klasse “WerteErfassung” untergeordnet haben, den Namen “InWerteErfassung” gegeben. Hinweis: Die Vorsilbe “In” wird als Abkürzung von “intervallskaliert” verwendet. Erfüllen die erfaßten Werte die Forderung, daß die Wertedifferenzen empirisch bedeutsam sind, nicht, sondern spiegeln die Werte allein eine Ordnungsbeziehung zwischen den Schülern wider (z.B.: ein Schüler ist “leistungsfähiger” als ein anderer Schüler), so handelt es sich um ordinalskalierte Daten. Ordinalskalierte Daten liegen z.B. auch dann vor, wenn die Schüler einen Turnwettkampf durchführen und die dabei erhaltenen Bewertungen in Form von (ganzzahligen) Punktwerten festgelegt sind. In dieser Situation kann man den Median als geeignete Schätzung des Zentrums verwenden (siehe Abschnitt 6.7.4). Da wir im Hinblick auf die Schätzung des Zentrums darauf achten wollen, ob es sich um intervallskalierte oder nur um ordinalskalierte Daten handelt, richten wir eine eigenständige Klasse zur Lösung der folgenden Problemstellung ein:
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Peter P. Bothner Wolf-Michael Kähl
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Die jetzt einsetzende größere Ver
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vi INHALTSVERZEICHNIS 4.2 Summation
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viii INHALTSVERZEICHNIS 10.2 Klasse
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Kapitel 1 Problemstellung und Planu
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1.2 Ansatz für einen Lösungsplan
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1.3 Konkretisierung des Lösungspla
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20 2 Vorbereitungen zur Durchführu
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38 3 Durchführung des Lösungsplan
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56 4 Erweiterung des Lösungsplans
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76 5 Spezialisierung von Lösungspl
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Seite 139 und 140: 7.2 Polymorphe Wirkung von Messages
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Seite 143 und 144: 7.3 Methoden-Vereinbarung zur Berec
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Seite 179 und 180: Kapitel 9 Einrichtung und Verarbeit
Seite 181 und 182: 9.2 Eigenschaften der Unterklassen
Seite 183 und 184: 9.3 Sammler ohne direkten Zugriff 1
Seite 185 und 186: 9.4 Sammler mit direktem Zugriff 18
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9.4 Sammler mit direktem Zugriff 18
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9.5 Methodenübersicht 197 VarSort
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9.5 Methodenübersicht 199 Hinweis:
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9.6 Indirekte Message-Zustellung 20
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204 10 Aufbau und Einsatz von Fenst
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Kapitel 11 Ereignis-gesteuerte und
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11.2 Ereignisse für Rahmenfenster
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11.3 Ereignisse für Fenster-Bauste
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11.3 Ereignisse für Fenster-Bauste
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11.4 Pulldown-Menüs 233 ˆ “menu
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11.5 Kontext-Menüs 235 vereinbarun
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11.6 Indirekte Kommunikation 237 ˆ
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11.6 Indirekte Kommunikation 241 me
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244 12 Fenster-Bausteine Object Win
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248 12 Fenster-Bausteine 12.3.4 Ein
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258 12 Fenster-Bausteine 12.4 Verei
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Kapitel 13 Das Model/View-Konzept 1
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13.2 Beispiel für die Verwendung d
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13.3 Dialog-orientierte Ablaufsteue
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13.4 Szenarien und Ereignisfolgen-D
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13.4 Szenarien und Ereignisfolgen-D
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Kapitel 14 Langfristige Sicherung v
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14.1 Das Image 289 Durch eine Fehlb
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14.2 Einsatz von Datenströmen 291
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302 15 Programmierung von Suchverfa
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A.2 Das Chunk-Format 341 owner: sel
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A.3 Fehlermeldungen und Unterbrechu
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Literaturverzeichnis BYTE Publicati
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354 Index der vereinbarten Klassen
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356 Index Basis-Methode, 16 Baum, 3
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358 Index Klasse, 8, 149 Klassen un
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360 Index seichter Kopiervorgang, 1
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