Dieses essential befasst sich mit der einfachen linearen Regression, der simpelsten Form von Regressionsmodellen, in der fur die Modellbildung nur eine einzige Einflussvariable berucksichtigt wird. Leser finden in diesem Buch die Methode der kleinsten Quadrate zur Schatzung der Modellparameter, Residualanalysen zur UEberprufung der Modellannahmen sowie weitere statistische Verfahren zur Beurteilung des Modells. Zudem erfahren sie, wie das Modell als ein Prognoseinstrument eingesetzt werden kann. Somit erwerben Leser eine solide Grundlage zum Verstandnis komplexer Regressionsansatze, bei denen mehrere Variablen die Zielgroesse beeinflussen und nichtlineare Zusammenhange vorliegen.

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.

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.

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.

Dieses verstandliche Einsteigerbuch stellt grundlegend die Theorie der stochastischen Prozesse vor. Nach einem allgemeinen Teil erlautert es die speziellen Klassen stochastischer Prozesse wie Poisson-Prozesse, Markov-Prozesse, Martingale und Brownsche Bewegungen. Detaillierte Beweisfuhrungen sowie zahlreiche UEbungsaufgaben mit ausfuhrlichen Loesungen erleichtern das Verstandnis, vertiefen und festigen das Gelernte.

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.

Dieses essential erklart das grundlegende Prinzip statistischer Testverfahren. Dabei stehen die Bedeutung der statistischen Signifikanz sowie des p-Wertes im Fokus. Haufig anzutreffende Fehlinterpretationen werden angesprochen. Dadurch wird ersichtlich, was ein signifikantes Ergebnis aussagt und, was es nicht aussagt. Der Leser wird somit befahigt, adaquat mit Testergebnissen umzugehen.

This book has become one of the main statistical tools for the analysis of economic and financial data. Designed for both theoreticians and practitioners, this book provides a comprehensive treatment of GMM estimation and inference. All the main statistical results are discussed intuitively and proved formally, and all the inference techniques are illustrated using empirical examples in macroeconomics and finance. This book is the first to provide an intuitive introduction to the method combined with a unified treatment of GMM statistical theory and a survey of recent important developments in the field.
About the Series
Advanced Texts in Econometrics is a distinguished and rapidly expanding series in which leading econometricians assess recent developments in such areas as stochastic probability, panel and time series data analysis, modeling, and cointegration. In both hardback and affordable paperback, each volume explains the nature and applicability of a topic in greater depth than possible in introductory textbooks or single journal articles. Each definitive work is formatted to be as accessible and convenient for those who are not familiar with the detailed primary literature.

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.

This book provides a comprehensive and unified treatment of finite sample statistics and econometrics, a field that has evolved in the last five decades. Within this framework, this is the first book which discusses the basic analytical tools of finite sample econometrics, and explores their applications to models covered in a first year graduate course in econometrics, including repression functions, dynamic models, forecasting, simultaneous equations models, panel data models, and censored models. Both linear and nonlinear models, as well as models with normal and non-normal errors, are studied.
About the Series
Advanced Texts in Econometrics is a distinguished and rapidly expanding series in which leading econometricians assess recent developments in such areas as stochastic probability, panel and time series data analysis, modeling, and cointegration. In both hardback and affordable paperback, each volume explains the nature and applicability of a topic in greater depth than possible in introductory textbooks or single journal articles. Each definitive work is formatted to be as accessible and convenient for those who are not familiar with the detailed primary literature.

The rapidly growing field of computational social choice, at the intersection of computer science and economics, deals with the computational aspects of collective decision making. This handbook, written by thirty-six prominent members of the computational social choice community, covers the field comprehensively. Chapters devoted to each of the field's major themes offer detailed introductions. Topics include voting theory (such as the computational complexity of winner determination and manipulation in elections), fair allocation (such as algorithms for dividing divisible and indivisible goods), coalition formation (such as matching and hedonic games), and many more. Graduate students, researchers, and professionals in computer science, economics, mathematics, political science, and philosophy will benefit from this accessible and self-contained book.

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.

This textbook contains and explains essential mathematical formulas within an economic context. A broad range of aids and supportive examples will help readers to understand the formulas and their practical applications. This mathematical formulary is presented in a practice-oriented, clear, and understandable manner, as it is needed for meaningful and relevant application in global business, as well as in the academic setting and economic practice. The topics presented include, but are not limited to: mathematical signs and symbols, logic, arithmetic, algebra, linear algebra, combinatorics, financial mathematics, optimisation of linear models, functions, differential calculus, integral calculus, elasticities, economic functions, and the Peren theorem. Given its scope, the book offers an indispensable reference guide and is a must-read for undergraduate and graduate students, as well as managers, scholars, and lecturers in business, politics, and economics.

In recent years, interest in rigorous impact evaluation has grown tremendously in policy-making, economics, public health, social sciences and international relations. Evidence-based policy-making has become a recurring theme in public policy, alongside greater demands for accountability in public policies and public spending, and requests for independent and rigorous impact evaluations for policy evidence. Frölich and Sperlich offer a comprehensive and up-to-date approach to quantitative impact evaluation analysis, also known as causal inference or treatment effect analysis, illustrating the main approaches for identification and estimation: experimental studies, randomization inference and randomized control trials (RCTs), matching and propensity score matching and weighting, instrumental variable estimation, difference-in-differences, regression discontinuity designs, quantile treatment effects, and evaluation of dynamic treatments. The book is designed for economics graduate courses but can also serve as a manual for professionals in research institutes, governments, and international organizations, evaluating the impact of a wide range of public policies in health, environment, transport and economic development.

Meaningful use of advanced Bayesian methods requires a good understanding of the fundamentals. This engaging book explains the ideas that underpin the construction and analysis of Bayesian models, with particular focus on computational methods and schemes. The unique features of the text are the extensive discussion of available software packages combined with a brief but complete and mathematically rigorous introduction to Bayesian inference. The text introduces Monte Carlo methods, Markov chain Monte Carlo methods, and Bayesian software, with additional material on model validation and comparison, transdimensional MCMC, and conditionally Gaussian models. The inclusion of problems makes the book suitable as a textbook for a first graduate-level course in Bayesian computation with a focus on Monte Carlo methods. The extensive discussion of Bayesian software - R/R-INLA, OpenBUGS, JAGS, STAN, and BayesX - makes it useful also for researchers and graduate students from beyond statistics.

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.

In a world where we are constantly being asked to make decisions based on incomplete information, facility with basic probability is an essential skill. This book provides a solid foundation in basic probability theory designed for intellectually curious readers and those new to the subject. Through its conversational tone and careful pacing of mathematical development, the book balances a charming style with informative discussion. This text will immerse the reader in a mathematical view of the world, giving them a glimpse into what attracts mathematicians to the subject in the first place. Rather than simply writing out and memorizing formulas, the reader will come out with an understanding of what those formulas mean, and how and when to use them. Readers will also encounter settings where probabilistic reasoning does not apply or where intuition can be misleading. This book establishes simple principles of counting collections and sequences of alternatives, and elaborates on these techniques to solve real world problems both inside and outside the casino. Pair this book with the HarvardX online course for great videos and interactive learning: https://harvardx.link/fat-chance.