Die Methoden der Datenanalyse gewinnen mit der exponentiell wachsenden Rechnerleistung und dem Aufschwung des Machine Learnings bzw. der Künstlichen Intelligenz immer mehr an Bedeutung. Das vorliegende Lehrbuch bietet einen anwendungsorientierten Einstieg in die für die modernen Verfahren der Datenanalyse („Data Science“) notwendigen Grundlagen.
Das Buch behandelt im ersten Teil die deskriptive Statistik, mit der die Datenanalyse beginnen sollte. Im zweiten Teil wird die Wahrscheinlichkeitsrechnung behandelt, die als Grundlage für die weiteren Kapitel benötigt wird. Teil drei behandelt die klassischen Themen der induktiven Statistik. Danach werden im vierten Teil verschiedene weiterführende Methoden der Datenanalyse behandelt. Neben klassischen Methoden wie Faktoren- oder Clusteranalyse werden hier beispielsweise auch die Einsatzmöglichkeiten von Neuronalen Netzen gezeigt.
Das Buch setzt keine besonderen mathematischen Kenntnisse voraus. Die Methoden sind in klarer, verständlicher Sprache beschrieben und durch zahlreiche praxisrelevante Beispiele illustriert. Praxisnahe Übungsaufgaben vertiefen das Verständnis. Herleitungen werden nur insoweit ausgeführt, wie sie zum Verständnis beitragen. Ziel des Buches ist es, eine verständliche, anschauliche Einführung in die oft als schwierig empfundene Statistik zu geben, ohne auf eine exakte Darstellung zu verzichten.
Aktualisiert: 2022-08-15
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Die Methoden der Datenanalyse gewinnen mit der exponentiell wachsenden Rechnerleistung und dem Aufschwung des Machine Learnings bzw. der Künstlichen Intelligenz immer mehr an Bedeutung. Das vorliegende Lehrbuch bietet einen anwendungsorientierten Einstieg in die für die modernen Verfahren der Datenanalyse („Data Science“) notwendigen Grundlagen.
Das Buch behandelt im ersten Teil die deskriptive Statistik, mit der die Datenanalyse beginnen sollte. Im zweiten Teil wird die Wahrscheinlichkeitsrechnung behandelt, die als Grundlage für die weiteren Kapitel benötigt wird. Teil drei behandelt die klassischen Themen der induktiven Statistik. Danach werden im vierten Teil verschiedene weiterführende Methoden der Datenanalyse behandelt. Neben klassischen Methoden wie Faktoren- oder Clusteranalyse werden hier beispielsweise auch die Einsatzmöglichkeiten von Neuronalen Netzen gezeigt.
Das Buch setzt keine besonderen mathematischen Kenntnisse voraus. Die Methoden sind in klarer, verständlicher Sprache beschrieben und durch zahlreiche praxisrelevante Beispiele illustriert. Praxisnahe Übungsaufgaben vertiefen das Verständnis. Herleitungen werden nur insoweit ausgeführt, wie sie zum Verständnis beitragen. Ziel des Buches ist es, eine verständliche, anschauliche Einführung in die oft als schwierig empfundene Statistik zu geben, ohne auf eine exakte Darstellung zu verzichten.
Aktualisiert: 2022-10-11
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Das vorliegende Lehrbuch behandelt einige der wichtigsten multivariaten Methoden, die in der empirischen Wirtschaftsforschung benötigt werden. Im Vordergrund steht immer die Anwendung: Die Verfahren werden anhand realer Problemstellungen motiviert und dann in klarer und verständlicher Sprache detailliert und nachvollziehbar entwickelt. Das Buch wird damit sowohl den Leserinnen und Lesern gerecht, die sich in die Anwendung der Methoden einarbeiten wollen, als auch denjenigen, die an den mathematischen Grundlagen der Methoden interessiert sind. Die Kapitel können in beliebiger Reihenfolge und unabhängig voneinander gelesen werden; jede Methode ist für sich verständlich.
Angesprochen sind vor allem Studierende der Betriebswirtschaft, die sich während ihres Studiums mit empirischen Fragestellungen beschäftigen und die in der empirischen Wirtschaftsforschung verwendeten multivariaten Verfahren kennenlernen möchten, zum anderen aber auch Personen, die in Praxisprojekten Datenanalyse zur Lösung empirischer Probleme betreiben und multivariate Methoden anwenden.
Aus dem Inhalt:
Regressionsanalyse – Varianzanalyse – Logit-Modell - Diskriminanzanalyse - Faktorenanalyse
Aktualisiert: 2020-10-13
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Grundlagen für den Finanzbereich
Dieses Lehrbuch bietet eine Einführung in die für den Finanzbereich wichtigen statistischen Grundlagen.
Zu den Themenschwerpunkten zählt die Risikobewertung von Anlagewerten.
Es wird methodisch zwischen dem Portfolio- und Kreditbereich unterschieden. Neben der Risikobewertung geht das Buch auf die Optimierung von Wertpapierportfolios ein und schließlich wird die Berechnung von Derivaten behandelt.
Alle Themen werden mit praxisrelevanten Beispielen begleitet, um das Verständnis der Verfahren zu vertiefen.
Aus dem Inhalt: Grundlagen; Stochastische Beschreibung von Kursänderungen; Bewertung von Optionen; Modellierung abhängiger Ausfallwahrscheinlichkeiten durch ein Ein-Faktor-Modell; Logit-Modell zur Modellierung von Ausfallwahrscheinlichkeiten; Portfoliooptimierung
Aktualisiert: 2023-04-13
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Statistik verstehen und anwenden
Aktualisiert: 2020-06-18
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Das vorliegende Lehrbuch behandelt einige der wichtigsten multivariaten Methoden, die in der empirischen Wirtschaftsforschung benötigt werden. Im Vordergrund steht immer die Anwendung: Die Verfahren werden anhand realer Problemstellungen motiviert und dann in klarer und verständlicher Sprache detailliert und nachvollziehbar entwickelt. Das Buch wird damit sowohl den Leserinnen und Lesern gerecht, die sich in die Anwendung der Methoden einarbeiten wollen, als auch denjenigen, die an den mathematischen Grundlagen der Methoden interessiert sind. Die Kapitel können in beliebiger Reihenfolge und unabhängig voneinander gelesen werden; jede Methode ist für sich verständlich. Angesprochen sind vor allem Studierende der Betriebswirtschaft, die sich während ihres Studiums mit empirischen Fragestellungen beschäftigen und die in der empirischen Wirtschaftsforschung verwendeten multivariaten Verfahren kennenlernen möchten, zum anderen aber auch Personen, die in Praxisprojekten Datenanalyse zur Lösung empirischer Probleme betreiben und multivariate Methoden anwenden.
Aus dem Inhalt:Regressionsanalyse – Varianzanalyse – Logit-Modell - Diskriminanzanalyse - Faktorenanalyse
Aktualisiert: 2020-01-01
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Grundlagen für den Finanzbereich
Dieses Lehrbuch bietet eine Einführung in die für den Finanzbereich wichtigen statistischen Grundlagen.
Zu den Themenschwerpunkten zählt die Risikobewertung von Anlagewerten. Es wird methodisch zwischen dem Portfolio- und Kreditbereich unterschieden. Neben der Risikobewertung geht das Buch auf die Optimierung von Wertpapierportfolios ein und schließlich wird die Berechnung von Derivaten behandelt.
Alle Themen werden mit praxisrelevanten Beispielen begleitet, um das Verständnis der Verfahren zu vertiefen.
Aus dem Inhalt: Grundlagen; Stochastische Beschreibung von Kursänderungen; Bewertung von Optionen; Modellierung abhängiger Ausfallwahrscheinlichkeiten durch ein Ein-Faktor-Modell; Logit-Modell zur Modellierung von Ausfallwahrscheinlichkeiten; Portfoliooptimierung
Aktualisiert: 2022-10-04
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Statistik verstehen und anwenden
Aktualisiert: 2022-05-10
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