Dieses Lehrbuch fuhrt anschaulich in die klassischen Gebiete der Statistik ein. Je nach Vorkenntnissen und Interesse finden Leser neben leicht verstandlichen Erklarungen auch mathematische Herleitungen. Der Autor stellt die Beurteilung von Voraussetzungen und Rahmenbedingungen sowie die Interpretation der Ergebnisse in den Vordergrund statt nur Statistik-Rezepturen zu vermitteln. Trotz hoher Verstandlichkeit beschrankt sich die Themenauswahl keineswegs auf einfache Inhalte, sondern orientiert sich an den Anforderungen der akademischen Ausbildung. Empfehlenswert fur Studierende der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften sowie fur Interessenten anderer Fachgebiete. Die Themenauswahl berucksichtigt insbesondere den praktischen Bezug zu Beruf und Alltag.

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.

Ask not what AI can do for a company, rather what artificial intelligence may do to a company. How does a company successfully integrate artificial intelligence into its operations? What are the problems in doing so? And how does the introduction of AI into society change the answer to the first question? As companies delay or even cancel initiatives in artificial intelligence, Four Laws for the Artificially Intelligent redefines possibilities and offers leverage to turn AI visions into reality. It is a story of transformation: of people, of companies, and of artificial intelligence itself. The Four Laws is unique in its combination of stories and science illustrating how a technology competing with human consciousness is introduced and assimilated within a company. A work of creative nonfiction stretched on a frame of research, it is an essential trail guide for navigating the Industry Version 4.0 jungle in a search of the fruits of innovation.

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.

This book presents key concepts related to quantitative analysis in business. It is targeted at business students (both undergraduate and graduate) taking an introductory core course. Business analytics has grown to be a key topic in business curricula, and there is a need for stronger quantitative skills and understanding of fundamental concepts. This second edition adds material on Tableau, a very useful software for business analytics. This supplements the tools from Excel covered in the first edition, to include Data Analysis Toolpak and SOLVER.

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.