Das Programmpaket SAS hat sich im Lauf der Jahre als Standardprogramm zur statistischen Datenanalyse etabliert. Der souverane Umgang mit statistischen Methoden und deren praktischer Umsetzung in SAS bietet somit einen unschatzbaren Vorteil fur die tagliche Arbeit des Datenanalytikers. Im vorliegenden Buch erlernt der Leser zunachst die Grundlagen fur die Programmierung. Anschliessend wird eine grosse Auswahl statistischer Verfahren und deren Umsetzung als SAS-Programm vorgestellt. Dabei wird grosses Augenmerk auf die grafischen Aspekte der statistischen Datenanalyse gelegt. Ein zusatzlicher Teil uber Programmierung mit IML und Makros sowie hilfreiche Assistenten in SAS runden die Darstellung ab. Mit seiner umfassenden Themenauswahl ist das Buch als Einfuhrung, aber auch als Nachschlagewerk fur den fortgeschritteneren Leser geeignet.

Jan Natolski behandelt die Problematik der Quantifizierung des Risikokapitals aus einer theoretischen Perspektive, die in wertvolle Impulse fur die praktische Handhabung mundet. Dies ist ein wichtiger Schritt, da Versicherungsunternehmen durch die Richtlinie Solvency II verpflichtet sind, genugend Risikokapital zu hinterlegen, um die Gefahr der Insolvenz moeglichst gering zu halten. Als zentrales Resultat zeigt der Autor, dass die in der Praxis verwendete Methode der Replikation mathematisch fundiert ist. Dabei setzt er Methoden aus verschiedenen mathematischen Gebieten, so z.B. der Optimierung und der Stochastik, ein.

Dieses moderne Lehrbuch verbindet konsequent Theorie, Praxisbeispiele und vertiefende UEbungsaufgaben und ist damit eine sehr praxisorientierte Einfuhrung in die Statistik fur Wirtschaftswissenschaftler. Der Leser lernt die wichtigsten, fur Studium und Praxis bedeutsamen, statistischen Methoden kennen, verstehen und anzuwenden. Die einzelnen Themen werden anschaulich durch viele Praxisbeispiele dargestellt. Zahlreiche Computerubungen zeigen, wie die statistischen Berechnungen mit MS Excel und R durchgefuhrt werden koennen. Lernkontrollaufgaben dienen der UEberprufung, ob der Leser den gelernten Stoff gut verstanden hat. Fur Lehrende werden weitere Materialien auf der Springer-Seite DozentenPLUS bereitgestellt. Fur die 2. Auflage wurde das Buch um ein Kapitel zur linearen Mehrfachregression erganzt. Neu sind ausserdem die zahlreichen QR-Codes zu erganzenden Videos und UEbungsaufgaben, die den Stoff noch einmal aus anderer Sicht vertiefen.

Das Lehrbuch fuhrt in die Analyse multivariater Daten ein. Behandelt werden neben den klassischen auch neuere Verfahren wie Klassifikationsbaume. Jedes Verfahren wird anhand eines realen Problems dargestellt. Darauf aufbauend wird die Zielsetzung des Verfahrens herausgearbeitet, theoretische und praktische Aspekte detailliert dargestellt. Fur jedes im Buch behandelte Verfahren wird die computergestutzte Datenanalyse mit dem Programm S-PLUS ausfuhrlich beschrieben. Vorkenntnisse sind dafur nicht erforderlich. Der Band enthalt viele UEbungsaufgaben.

Das Lehrbuch richtet sich an Studierende und Wissenschaftler, die im Rahmen einer Forschungsarbeit selbst Daten erheben und analysieren oder die vorhandene Literatur auswerten mussen. Haufig stehen sie vor dem Problem, nur schemenhafte (und haufig wenig erfreuliche) Erinnerungen an ihre Statistik- oder OEkonometrieveranstaltungen zu besitzen. Die Regressionsanalyse ist die gangige Methode zur Untersuchung empirischer Fragestellungen in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften. Dabei verzichtet der Autor erstens auf jede abschreckende mathematische Ausfuhrung. Zweitens sind die Kapitel so aufgebaut, dass ein selbstandiges Studium problemlos moeglich ist. Drittens wird der Leser Schritt fur Schritt von der einfachsten Regression zu komplexeren Verfahren gefuhrt. Hierzu sind jedem Kapitel die wichtigsten Lernziele und Schlusselbegriffe vorangestellt. Jedes Kapitel schliesst mit einer Reihe von UEbungsaufgaben mit Loesungen. Alle Regressionsverfahren und Tests werden jeweils anhand der Statistikprogramme SPSS und Stata sowie mittels Screenshots erklart. Behandelt werden auch komplexere Probleme (z. B. Heteroskedastie, Autokorrelation, Multikollinearitat, einflussreiche Beobachtungen und Fehlspezifikation). Diese ebenfalls nicht unter mathematischen Aspekten, sondern hinsichtlich ihrer inhaltlichen Konsequenzen und moeglichen Loesungen. Daruber hinaus erlautert das Buch die praktischen Schwierigkeiten der Ermittlung kausaler Wirkungen (das Roy-Rubin-Kausalmodell), der Unterscheidung von statistischer Signifikanz und inhaltlicher Relevanz sowie optimaler Stichprobenumfange.

Der Band liefert eine umfassende Einfuhrung in die Grundprinzipien der Statistik und die zugrundeliegende mathematische Theorie des Zufalls. Die Autoren verdeutlichen den Nutzen dieser Theorie anhand der Anwendungen und legen besonderen Wert auf die mathematisch exakte Einfuhrung wichtiger Konzepte wie z. B. das der Zufallsvariable. Auch Leser ohne Vorkenntnisse lernen so die grundlegenden Ideen und den Nutzen der Statistik schnell kennen. An der Technischen Universitat Darmstadt dient das Buch als Grundlage fur Vorlesungen im Fach Mathematik.

Dieses Lehrbuch bietet eine leicht verstandliche Einfuhrung in die moderne Finanzmathematik und erlautert grundlegende mathematische Konzepte der Optionsbewertung, der Portfolio-Optimierung und des Risikomanagements. Hierzu gehoeren die Preisbestimmung durch Arbitrageuberlegungen, die Preisbestimmung von amerikanischen Optionen uber die Loesung optimaler Stopp-Probleme, die Bestimmung von optimalen Konsum- und Investitionsstrategien und Erwartungswert-Varianz Portfolios. Aktuelle Konzepte der Risikomessung wie Value at Risk und Expected Shortfall werden ebenso vorgestellt.Grundlagen in Stochastik und Optimierung reichen fur das Verstandnis der Inhalte aus und zahlreiche UEbungsaufgaben mit ausfuhrlichen Loesungen sowie drei Anhange erleichtern das Selbststudium.

Praktische Anwendung und wissenschaftliche Analyse in den Wirtschaftswissenschaften basieren zunehmend auf dem Einsatz empirischer Methoden. Dieses Buch fuhrt Studierende der Wirtschaftswissenschaften und benachbarter Facher in die wichtigsten Methoden der angewandten Wirtschaftsforschung einschliesslich der OEkonometrie ein. Inhaltlich umfasst das Buch die Bereiche Daten (Grundlage und Aufbereitung), Wirtschaftsindikatoren, Input-Output-Analyse, oekonometrische Verfahren, Trend- und Saisonbereinigung sowie Simulation und Prognose. Dabei wird stets ein enger Bezug zu praktischen Anwendungen und ein intuitiver Zugang angestrebt, ohne auf eine formale Darstellung der Methoden zu verzichten. Die Methoden werden gut verstandlich erlautert. Illustrierende Fallbeispiele und der Bezug zu praxisrelevanten Themen machen das Buch besonders anschaulich und interessant fur den Leser. Die 4. Auflage wurde aktualisiert und in Teilen erganzt.

Dieses Buch liefert Anfangern einen leichten Einstieg in SPSS und dient erfahrenen Nutzern (auch fruherer Programmversionen) zugleich als hervorragendes Nachschlagewerk. Die Nutzung des Buchs ist dabei weitgehend ohne mathematische Vorkenntnisse moeglich. Die Methoden und deren Anwendung mit SPSS werden anschaulich anhand von Beispielen aus der Praxis erlautert. Auf der Internetseite zum Buch sind alle Datensatze, erganzende Texte, UEbungsaufgaben mit ihren Loesungen sowie weitere Informationen verfugbar. Die 9. Auflage dieses Buchs basiert auf IBM SPSS Statistics 24 (Base und Exact Tests). Im Rahmen der Neuauflage wurden etliche Kapitel uberarbeitet. Hinzugekommen sind Kapitel zu neuen statistischen Verfahren sowie ein UEbersichtskapitel zu Signifikanztests: Letzteres erleichtert es dem SPSS-Nutzer, aus der Vielzahl der in SPSS verfugbaren Tests den fur seine Aufgabenstellung richtigen zu wahlen.

In diesem anwendungsbezogenen Statistik-Kochbuch werden Ihnen Rezepte vorgestellt und Schritt fur Schritt erlautert. Anhand dazu passender Beispiele bauen Sie schnell grundlegende Statistik-Kompetenzen auf: Sie lernen innerhalb kurzester Zeit, selbst Statistiken anzufertigen, Zahlenmengen anschaulich zu visualisieren und statistische Kennzahlen zu ermitteln. Auch Ihre "Statistik-Lesefahigkeit" wird geschult: Sie lernen, statistische Angaben in Zeitschriften und Buchern zu verstehen und zu interpretieren sowie Manipulationen aufzudecken. Ob eine Datenerhebung ein relevantes und signifikantes Ergebnis offenbart, koennen Sie mit Hilfe der hier vorgestellten Kochrezepte schnell abschatzen. Sie werden feststellen: Statistik muss nicht schwierig sein! Das Buch richtet sich an jeden, der fur Studium, Job oder Ausbildung ein Grundwissen in Statistik benoetigt.

Statistik ist die Lehre von Methoden der Gewinnung, Auswertung und Interpretation von Daten uber die Wirklichkeit. Dieses Lehrbuch vermittelt anwendungsorientiert die Verfahren der Deskriptiven Statistik, wie sie in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften an Universitaten und Fachhochschulen gelehrt werden. Ein besonderer Akzent liegt auf einer moeglichst wenig formalen Darstellung sowie auf vielen Beispielen und der Interpretation als Teilaufgabe der statistischen Methodenlehre.

Ziel dieses Lehrbuches ist es, den Leser so schnell wie moeglich in die Lage zu versetzen, Daten sinnvoll auszuwerten. Der Schwerpunkt liegt auf Themen, fur die insbesondere in der betriebswirtschaftlichen Praxis Nachfrage besteht. Reiner Hellbruck zeigt, wie Daten online erhoben werden koennen, wie die so gewonnenen Rohdaten mit einem Tabellenkalkulationsprogramm nachbearbeitet und dann durch den Einsatz des Statistikprogramms R ausgewertet und grafisch aufbereitet werden. Kontrollfragen und konkrete Aufgaben mit Loesungen festigen das erworbene Wissen. Die zweite Auflage berucksichtigt insbesondere die Bedeutung der Messbarkeit sowie die Thematik der Kointegration. Ausserdem hat der Autor eine weitere Moeglichkeit zur Installation zusatzlicher Pakete in Unixsystemen eingefugt.

Research and Evaluation for Business is intended for use in either a one or two semester introductory business statistics course. The focus of the text is on decision making based on data analysis. This is a real data, and problem-oriented text that teaches the actual practice of statistical thinking, management of decision making for tool selection, assumptions management, outcome interpretation, and reporting. The text incorporates, where appropriate, Excel and Minitab commands and output in examples and exercises.

In diesem bewahrten Lehrbuch wird die statistische Methodenlehre hervorgehoben und gezeigt, wie sie im Betrieb eingesetzt werden kann. Dabei fuhrt das Buch den Leser Schritt fur Schritt in die Statistik ein; mathematische Ableitungen finden sich nur dort, wo sie unumganglich sind. Alle Formeln werden anhand von Beispielen erklart. So verliert der Leser die Scheu vor dem Einsatz der statistischen Verfahren. Speziell die Beispiele und UEbungsaufgaben mit jeweils ausfuhrlichem Loesungsgang und eingefugten Kontroll- und Verstandnisfragen unterstreichen den betrieblichen Bezug und ermoeglichen die eigenstandige Lernkontrolle. Die vorliegende 15. Auflage wurde grundlich uberarbeitet, neu gestaltet und aktualisiert.

Schneller Zugang zu den modernen Verfahren der Matrix-Algebra: Dieses Lehrbuch richtet sich vor allem an Studierende der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften. Umfassend stellt es alle wichtigen Standardmethoden dar, verzichtet aber auf die abstrakte Theorie der linearen Algebra. Durch die vielen ausfuhrlich durchgerechneten Beispiele und UEbungsaufgaben mit Loesungen ist das Buch besonders auch fur Anfanger geeignet. Gegenuber der zweiten Auflage gibt es eine Vielzahl kleinerer AEnderungen und Erganzungen.

An introduction to the use of probability models for analyzing risk and economic decisions, using spreadsheets to represent and simulate uncertainty. This textbook offers an introduction to the use of probability models for analyzing risks and economic decisions. It takes a learn-by-doing approach, teaching the student to use spreadsheets to represent and simulate uncertainty and to analyze the effect of such uncertainty on an economic decision. Students in applied business and economics can more easily grasp difficult analytical methods with Excel spreadsheets. The book covers the basic ideas of probability, how to simulate random variables, and how to compute conditional probabilities via Monte Carlo simulation. The first four chapters use a large collection of probability distributions to simulate a range of problems involving worker efficiency, market entry, oil exploration, repeated investment, and subjective belief elicitation. The book then covers correlation and multivariate normal random variables; conditional expectation; optimization of decision variables, with discussions of the strategic value of information, decision trees, game theory, and adverse selection; risk sharing and finance; dynamic models of growth; dynamic models of arrivals; and model risk. New material in this second edition includes two new chapters on additional dynamic models and model risk; new sections in every chapter; many new end-of-chapter exercises; and coverage of such topics as simulation model workflow, models of probabilistic electoral forecasting, and real options. The book comes equipped with Simtools, an open-source, free software used througout the book, which allows students to conduct Monte Carlo simulations seamlessly in Excel.

Dieses Lehrbuch fuhrt praxisorientiert in die Grundlagen, Techniken und Anwendungs-moeglichkeiten der deskriptiven Statistik ein und deckt alle wichtigen Aspekte einer Lehrveranstaltung zum Thema ab. Es behandelt die Basismethoden der uni- und bivariaten Verfahren, die mit Hilfe computerbasierter Berechnungen auf betriebswirtschaftliche Beispiele angewendet werden. Studierende gewinnen die Kompetenz, deskriptive Verfahren effizient in den Computerprogrammen Excel, SPSS und STATA anzuwenden, selbststandig Ergebnisse zu berechnen und vor allem zu interpretieren. Zugunsten eines intuitiven Ansatzes verzichtet das Buch dabei weitgehend auf mathematische Darstellungen und Herleitungen. Die vorliegende zweite Auflage wurde an die aktuellen Software-Updates angepasst und um ein neues Kapitel zur Indexrechnung erganzt. Zahlreiche Aufgaben mit Loesungen unterstutzen eine gezielte Prufungsvorbereitung.

An typischen und realitatsnahen Beispielen aus der Wirtschaftspraxis zeigt dieses "Statistik-Praktikum", wie man grundlegende statistische Analysen mit einem gangigen Werkzeug unterstutzt. Dies mit dem Ziel, aus den zu dem Thema verfugbaren Daten Informationen zu gewinnen, die im Sach- bzw. Entscheidungszusammenhang sinn- und wertvoll sind. Dabei ist der numerische Veredelungsprozess durch statistische Analysen in der Praxis nur der Kern eines umfangreicheren Transferprozesses, der erganzend noch UEbersetzungen, Interpretationen und Bewertungen erfordert. Das Statistik-Praktikum deckt systematisch und schrittweise stets den vollstandigen Transferprozess ab, beginnend mit der "UEbersetzung" des Business-Falls in statistische Aufgabenstellungen bis hin zur abschliessenden Wurdigung der verwendeten Ansatze und Ergebnisse. So lernt man, statistische Analysen selbstandig und erfolgreich durchzufuhren sowie Ansatze und Ergebnisse kompetent zu vertreten. Microsoft Excel wird dabei als Werkzeug genutzt, jedoch nicht exzessiv in seinen Funktionalitaten ausgereizt. Die zweite Auflage wurde uberarbeitet und erganzt. Die Themengebiete "Konzentrationsanalysen" und "Finanzstatistik" wurden neu aufgenommen. Alle Inhalte wurden fur Excel 2013 aktualisiert.