04903nam 22006495 450 99623484530331620240418103409.03-11-042336-73-11-042326-X10.1515/9783110423266(CKB)3710000000480570(EBL)4001568(SSID)ssj0001516419(PQKBManifestationID)12495567(PQKBTitleCode)TC0001516419(PQKBWorkID)11495188(PQKB)11268447(MiAaPQ)EBC4001568(DE-B1597)451693(OCoLC)979762657(DE-B1597)9783110423266(EXLCZ)99371000000048057020200623h20152015 fg gerur|n|---|||||txtccrDie allgemeine Glückseligkeit Zur systematischen Stellung und Funktionen der Glückseligkeit bei Kant /Ji-Young Kang1st ed.Berlin ;Boston :De Gruyter,[2015]©20151 online resource (200 p.)Kantstudien-Ergänzungshefte ;184Description based upon print version of record.3-11-042716-8 Includes bibliographical references and index.Frontmatter --Inhalt --Einleitung --1. Einleitung --2. Kants Auffassung der Glückseligkeit in der kritischen Werkperiode --1. Fragestellung und Vorgehensweise --2. Zum Verhältnis von Willensfreiheit und Determiniertheit der menschlichen Natur im Streben nach Glückseligkeit --3. Der Ort pragmatischer Imperative in der Philosophie --1. Fragestellung --2. Kant über das Prinzip der eigenen Glückseligkeit als Prinzip des nichtmoralischen Handelns --3. Kritische Diskussion bisheriger Interpretationen des zweiten Lehrsatzes --4. Ist Kants handlungspsychologische Auffassung des nichtmoralischen Handelns hedonistisch? --1. Ein „leerer Formalismus“? --2. Obligatorische Zwecke im Sittengesetz --3. Glückseligkeit anderer als oberste Tugendpflicht --4. Das Verhältnis zwischen den zwei obersten Tugendpflichten und Kants Lehre des höchsten Guts --1. Verhältnis von Moralität und Glückseligkeit --2. Gründe für den notwendigen Einschluss der Glückseligkeit in das Konzept des höchsten Guts --3. Die Glückseligkeit als Bestandteil des höchsten Guts --1. Stellung und Funktionen der Glückseligkeit in Kants Moralphilosophie --2. Intrasubjektive Ebene: das eigentliche Selbst --3. Intersubjektive Ebene: die allgemeine Glückseligkeit --Literaturverzeichnis --PersonenregisterKant is regarded as the key critic of eudemonic ethics. Interpreters have claimed that for Kant, happiness was neither a precondition for morality nor a reward for moral conduct. However, this study shows that happiness does play a key role in Kant’s moral philosophy. It reveals Kant’s practical philosophy as a theory that seriously considers the irrefutable necessity for individual happiness in life.Was versteht Kant unter Glückseligkeit, und welchen Platz räumt er ihr in seiner Moralphilosophie ein? Bei ihm ist das Verhältnis von Glück und Moral zwiespältig und spannungsreich: Zwar sei das Streben nach Glück kein Prinzip moralischen Handelns, Glückseligkeit bleibt aber fortwährend der Bezugspunkt der normativen Ausgestaltung menschlichen Handelns.Das Ziel der Arbeit ist es, die inhaltliche Vermittlung von Moral und Glückseligkeit im Gesamtsystem der praktischen Philosophie Kants strukturell zu beschreiben. Unter Berücksichtigung von Kants umfassender Theorie vernünftigen Handelns wird die Einheit praktischer Subjektivität herausgearbeitet. Statt in je eine sinnlich-hedonische und eine rational-ethische Dimension auseinanderzufallen, tritt in Kants Auffasung vom praktischen Selbst eine integrierte Sicht auf die komplexe Verfasstheit endlicher Vernunftwesen zutage.Im Rückgriff auf Kants Lehre vom höchsten Gut wird die integrierende Funktion für das intrasubjektiv wie intersubjektiv orientierte praktische Selbst hervorgehoben. Die Grenze einer endlich-vernünftigen Subjektivität wird dabei aufgezeigt, die das Ziel einer durchgängig gelungenden Lebensführung („allgemeine Glückseligkeit“) nicht zu erreichen vermag.Kantstudien. Ergänzungshefte ;Band 184.HappinessEthicsKant, Immanuel.happiness.moral philosophy.practical philosophy.Happiness.Ethics.170.92Kang Ji-Youngauthttp://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut1021002DE-B1597DE-B1597BOOK996234845303316Die allgemeine Glückseligkeit2417713UNISA06395nam 22004453 450 991104092620332120251002080332.01-118-95889-61-118-95890-X(CKB)41303545000041(MiAaPQ)EBC32322633(Au-PeEL)EBL32322633(EXLCZ)994130354500004120251002d2026 uy 0engur|||||||||||txtrdacontentcrdamediacrrdacarrierStatistical Planning and Inference Concepts and Applications1st ed.Newark :John Wiley & Sons, Incorporated,2026.©2026.1 online resource (236 pages)Wiley Series in Probability and Statistics Series1-119-96278-1 Cover -- Title Page -- Copyright -- Contents -- Preface -- Chapter 1 Foundation of Experiments -- 1.1 Uncertainties in Evidences -- 1.2 Examples -- 1.2.1 The Louis Pasteur Anthrax Vaccination Experiment -- 1.2.2 The Lanarkshire Milk Experiment: Milk Tests in Lanarkshire Schools -- 1.3 Replication, Randomization, Blocking, and Blinding -- 1.3.1 Replication -- 1.3.2 Randomization -- 1.3.3 Blocking -- 1.3.4 Blinding -- 1.4 Figuring It Out! -- Questions and Answers -- Bibliography -- Bibliography -- Chapter 2 Completely Randomized Design -- 2.1 An Example -- 2.2 Analyses Using R and SAS -- 2.3 Figuring It Out! -- Bibliography -- Chapter 3 Randomized Complete Block Design -- 3.1 Fixed Effects Model -- 3.2 Binomial Model for Signs -- 3.3 Randomization Model -- 3.4 Mixed Effects Model -- 3.5 General Mixed Effects Model -- 3.6 The REML Variance Components Estimates -- 3.7 BLUEs and BLUPs -- 3.7.1 The Conditional Model -- 3.7.2 The Unconditional Model -- 3.7.3 Computation-The Conditional Model -- 3.7.4 Computation-The Unconditional Model -- 3.8 Figuring It Out! -- Bibliography -- Chapter 4 Randomized Incomplete Block Design -- 4.1 Model M1: Fixed‐Effects Model -- 4.2 Model M2: Mixed‐Effects Model -- 4.3 Research Questions -- 4.4 Figuring It Out! -- 4.5 Definitions -- Exercises -- Bibliography -- Chapter 5 Error Rates -- 5.1 Definitions of Error Rates -- 5.2 Single‐Stage Methods -- 5.3 A Multistage Method -- 5.3.1 Benjamini and Hochberg Method -- 5.4 Figuring It Out -- Questions -- Bibliography -- Chapter 6 Nutrition Experiment -- 6.1 Figuring It Out! -- Bibliography -- Chapter 7 The Pearson Dependence -- 7.1 Bivariate Normal Distribution -- 7.2 Estimation of Unknown Parameters -- 7.2.1 The Unconditional Model -- 7.2.2 The Conditional Model -- 7.2.3 Test of Significance -- 7.3 A Bayesian Estimation -- 7.4 Exercises -- Bibliography.Chapter 8 The Multivariate Dependence -- 8.1 The Multivariate Normal Distribution -- 8.2 Inference -- 8.3 Partial Dependence -- 8.4 Exercises -- Bibliography -- Chapter 9 The Conditional Mean Dependence -- 9.1 LS Estimation -- 9.2 Ridge Estimation -- 9.2.1 A Bayesian Estimation -- 9.3 Dependence of Ridge Estimator on the Tuning Parameter -- 9.4 LASSO Estimation -- 9.5 Dependence of LASSO Estimators on the Tuning Parameter -- Bibliography -- Chapter 10 More Parameters Than Observations -- 10.1 Learning by Doing-Exercises -- Exercises -- Bibliography -- Chapter 11 Eigenvalues, Eigenvectors, and Applications -- 11.1 Eigenvalues and Eigenvectors -- 11.2 Second‐Order Response Surface -- Exercises -- Bibliography -- Chapter 12 Covariance Estimation -- 12.1 Model 1 -- 12.1.1 Characterization of the Covariance Matrix and Its Estimators -- 12.1.2 Likelihood Function -- 12.1.3 Properties -- 12.2 Model 2 -- 12.2.1 Characterization of the Covariance Matrix and Its Estimators -- 12.3 Model 3 -- 12.4 Model 4 -- 12.5 Model 5 -- 12.6 Exercises -- Bibliography -- Chapter 13 Discriminant Analysis -- 13.1 Learning from the Univariate Data-Two Normal Populations with Equal Variances -- 13.1.1 Discriminant Analysis for the Univariate Data -- 13.1.2 Example-Univariate Discriminant Analysis -- 13.2 Learning from the Univariate Data-Two Normal Populations with Unequal Variances -- 13.2.1 Classification of 25 Versicolor Iris Flowers -- 13.2.2 Classification of 25 Setosa Iris Flowers -- 13.2.3 Test of Homogeneity of Variances -- 13.3 Learning from the Multivariate Data -- 13.3.1 Classification of Versicolor and Setosa -- 13.3.2 Classification of Versicolor and Virginica -- 13.4 Logistic Regression -- 13.5 Exercises -- Bibliography -- Chapter 14 Optimizing the Variance-Bias Trade‐Off -- 14.1 Variance-Bias Trade‐Off -- 14.1.1 Example 1 -- 14.1.2 Example 2 -- 14.1.3 Example 3.14.2 Information in Data -- 14.3 Information and Design in Presence of a Covariate -- 14.3.1 Information -- 14.3.2 Optimum Design for a Covariate -- 14.4 Information and Design in Presence of Multiple Covariates -- 14.4.1 Information -- 14.4.2 Exponential Model -- 14.4.3 Exponential Regression Model with Multiple Covariates -- 14.4.4 Poisson Log‐Linear Model -- 14.4.5 Non‐parametric Regression Model -- 14.5 Exercises -- Bibliography -- Chapter 15 Specification, Discrimination, Robustness, and Sensitivity -- 15.1 The Global and Local Optimal Models -- 15.2 The T‐Optimal Design -- 15.3 Convex and Concave Functions -- 15.4 The Kullback-Leibler (KL) Divergence -- 15.5 The KL Design Optimality -- 15.6 The Differential Entropy -- 15.7 Lindley Information Measure -- 15.8 Joint Entropy, Conditional Entropy, and Mutual Information -- 15.9 Maximum Entropy Sampling -- 15.10 Search Linear Models and Search Designs -- 15.10.1 Factorial Experiments -- 15.10.2 Search Probability Matrix -- 15.11 Robustness Against Unavailable Data -- 15.12 Influential Sets of Observations -- 15.13 Exercises -- Bibliography -- Data Index -- Subject Index -- EULA.Explore the foundations of, and cutting-edge developments in, statistics Statistical Planning and Inference: Concepts and Applications delivers a robust introduction to statistical planning and inference, including classical and computer age developments in statistical science.Wiley Series in Probability and Statistics Series001.422Ghosh Subir102982MiAaPQMiAaPQMiAaPQBOOK9911040926203321Statistical Planning and Inference4456784UNINA