Dieses Lehrbuch erklärt verständlich, welche Vorteile die Bayes-Statistik den Human- und Sozialwissenschaften bietet, warum sie der klassischen Statistik mitunter überlegen ist und wie man sie konkret anwendet. Es beginnt bei den erkenntnistheoretischen Grundlagen der Bayes-Statistik und erklärt speziell (aber nicht nur) für die typischen Fragen der Human- und Sozialwissenschaften, wie sich diese mit einfachen Formeln behandeln lassen. Wolfgang Tschirk vermittelt überzeugend, warum die Bayes-Statistik eine Krone der Wahrscheinlichkeitsrechnung ist: Weil sie auch spärliche Informationen zu einem Problem so kombiniert, dass die Schlüsse ein Maximum an Wahrscheinlichkeit gewinnen – ein Vorteil besonders in den Wissenschaften vom Menschen, die mit ihrem Forschungsobjekt nicht beliebig experimentieren können.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Dieses Lehrbuch erklärt verständlich, welche Vorteile die Bayes-Statistik den Human- und Sozialwissenschaften bietet, warum sie der klassischen Statistik mitunter überlegen ist und wie man sie konkret anwendet. Es beginnt bei den erkenntnistheoretischen Grundlagen der Bayes-Statistik und erklärt speziell (aber nicht nur) für die typischen Fragen der Human- und Sozialwissenschaften, wie sich diese mit einfachen Formeln behandeln lassen. Wolfgang Tschirk vermittelt überzeugend, warum die Bayes-Statistik eine Krone der Wahrscheinlichkeitsrechnung ist: Weil sie auch spärliche Informationen zu einem Problem so kombiniert, dass die Schlüsse ein Maximum an Wahrscheinlichkeit gewinnen – ein Vorteil besonders in den Wissenschaften vom Menschen, die mit ihrem Forschungsobjekt nicht beliebig experimentieren können.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Auf der Basis der präskriptiven Entscheidungstheorie sowie der Bayes-Statistik entwickelt Henrik Haverkamp einen Ansatz, der Entscheidungsträger unter Berücksichtigung ihrer preispolitischen Ziele sowie empirischer Daten zum Auswahlverhalten heterogener Konsumenten bei der optimalen Festlegung von Preisen für eine Produktlinie unterstützt. Die Anwendung wird am Beispiel eines Anbieters von Internetzugängen dargestellt.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Auf der Basis der präskriptiven Entscheidungstheorie sowie der Bayes-Statistik entwickelt Henrik Haverkamp einen Ansatz, der Entscheidungsträger unter Berücksichtigung ihrer preispolitischen Ziele sowie empirischer Daten zum Auswahlverhalten heterogener Konsumenten bei der optimalen Festlegung von Preisen für eine Produktlinie unterstützt. Die Anwendung wird am Beispiel eines Anbieters von Internetzugängen dargestellt.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Auf der Basis der präskriptiven Entscheidungstheorie sowie der Bayes-Statistik entwickelt Henrik Haverkamp einen Ansatz, der Entscheidungsträger unter Berücksichtigung ihrer preispolitischen Ziele sowie empirischer Daten zum Auswahlverhalten heterogener Konsumenten bei der optimalen Festlegung von Preisen für eine Produktlinie unterstützt. Die Anwendung wird am Beispiel eines Anbieters von Internetzugängen dargestellt.
Aktualisiert: 2023-06-26
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Aktualisiert: 2023-06-02
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Dieses Buch bietet eine kurze, schnelle Einführung in die Bayes-Statistik, ohne hierbei auf die Strenge der üblichen Mathematischen Statistik zu verzichten. Der Autor hat u.a. das Ziel, die erstaunliche Eleganz der modernen Bayes-Statistik dem Leser vorzuführen und damit das Interesse an diesem Gebiet zu wecken. Das Buch ist sowohl für einen zweistündigen Spezialkurs zur Bayes-Statistik als auch zum schnellen Selbststudium geeignet.
Aktualisiert: 2023-05-15
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Aktualisiert: 2022-07-11
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Das Buch führt auf einfache und verständliche Weise in die Bayes-Statistik ein. Ausgehend vom Bayes-Theorem werden die Schätzung unbekannter Parameter, die Festlegung von Konfidenzregionen für die unbekannten Parameter und die Prüfung von Hypothesen für die Parameter abgeleitet. Angewendet werden die Verfahren für die Parameterschätzung im linearen Modell, für die Parameterschätzung, die sich robust gegenüber Ausreißern in den Beobachtungen verhält, für die Prädiktion und Filterung, die Varianz- und Kovarianzkomponentenschätzung und die Mustererkennung. Für Entscheidungen in Systemen mit Unsicherheiten dienen Bayes-Netze. Lassen sich notwendige Integrale analytisch nicht lösen, werden numerische Verfahren mit Hilfe von Zufallswerten eingesetzt.
Aktualisiert: 2023-04-07
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Dieses Buch bietet einen systematisch aufgebauten Einstieg in angewandte Datenanalyse, Bayes´sche Statistik und moderne Simulationsmethoden mit dem Computer. Ausgehend von der Zielsetzung, nicht direkt messbare Größen zu bestimmen und Prognosen zu zukünftigen Werten von unsicheren Größen zu berechnen, beschreibt und erläutert es die Vorgehensweisen – von der systematischen Sammlung von Daten über die Quantifizierung von Unsicherheit anhand von Wahrscheinlichkeiten bis hin zur Anwendung von Regressionsmodellen.Mit zahlreichen Reflexionsaufgaben und Beispielen aus der Praxis sowie seiner in vielen Kursen erprobten Didaktik ist das Buch ideal für Studierende in den angewandten Wissenschaften wie Ingenieur-, Natur- und Wirtschaftswissenschaften geeignet.Für die Neuauflage wurden einige Kapitel überarbeitet. Zudem wurde ein Abschnitt zu hierarchischen Modellen eingefügt und das Buch mit einem Kapitel zur Plausibilität von Modellen und von Hypothesen ergänzt. Sowohl die verwendeten Datensätze und Programmcodes als auch die Lösungen zu den Reflexionsaufgaben sind als Zusatzmaterial online verfügbar.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Angewandte Datenanalyse, Bayes´sche Statistik und moderne Simulationsmethoden mit dem Computer helfen, nicht direkt messbare Grössen zu bestimmen und Prognosen zu zukünftigen Werten von unsicheren Grössen zu berechnen. Wie dabei vorgegangen werden kann, von der systematischen Sammlung von Daten, von der Frage wie Unsicherheit mit Wahrscheinlichkeiten quantifiziert werden kann, bis hin zu Regressionsmodellen, spannt das Buch den Bogen. Durch seinen systematischen Aufbau mit zahlreichen Beispielen aus der Praxis und seine in vielen Kursen erprobte Didaktik ist das Buch ideal für Studierende in den angewandten Wissenschaften wie Ingenieur-, Natur- und Wirtschaftswissenschaften geeignet.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Dieses Lehrbuch erklärt verständlich, welche Vorteile die Bayes-Statistik den Human- und Sozialwissenschaften bietet, warum sie der klassischen Statistik mitunter überlegen ist und wie man sie konkret anwendet. Es beginnt bei den erkenntnistheoretischen Grundlagen der Bayes-Statistik und erklärt speziell (aber nicht nur) für die typischen Fragen der Human- und Sozialwissenschaften, wie sich diese mit einfachen Formeln behandeln lassen. Wolfgang Tschirk vermittelt überzeugend, warum die Bayes-Statistik eine Krone der Wahrscheinlichkeitsrechnung ist: Weil sie auch spärliche Informationen zu einem Problem so kombiniert, dass die Schlüsse ein Maximum an Wahrscheinlichkeit gewinnen – ein Vorteil besonders in den Wissenschaften vom Menschen, die mit ihrem Forschungsobjekt nicht beliebig experimentieren können.
Aktualisiert: 2023-04-02
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Aktualisiert: 2023-03-14
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Mit Methoden zur Umweltbewertung, die – wie die interviewgestützte Contingent Valuation Methode – auf der Messung individueller Präferenzen basieren, lässt sich der Wert einer Umweltveränderung umfassend bestimmen, aber sie erweisen sich in der Praxis oft als zu teuer. Durch die Verwendung von Bayes’schen Ansätzen können die Kosten der Kosten-Nutzen-Analyse für explizite Bewertungsstudien sowie für die implizite Bewertung durch den Nutzentransfer deutlich gesenkt werden. Darüber hinaus wird durch diesen Ansatz der Nutzentransfer erheblich zuverlässiger, so dass dieses mit weitaus geringeren Einschränkungen als bislang empfohlen werden kann. Die Arbeit illustriert diese Aussagen mit einer Vielzahl simulierter und empirischer Beispiele.
Aktualisiert: 2020-09-01
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Dieses Lehrbuch erklärt verständlich, welche Vorteile die Bayes-Statistik den Human- und Sozialwissenschaften bietet, warum sie der klassischen Statistik mitunter überlegen ist und wie man sie konkret anwendet. Es beginnt bei den erkenntnistheoretischen Grundlagen der Bayes-Statistik und erklärt speziell (aber nicht nur) für die typischen Fragen der Human- und Sozialwissenschaften, wie sich diese mit einfachen Formeln behandeln lassen. Wolfgang Tschirk vermittelt überzeugend, warum die Bayes-Statistik eine Krone der Wahrscheinlichkeitsrechnung ist: Weil sie auch spärliche Informationen zu einem Problem so kombiniert, dass die Schlüsse ein Maximum an Wahrscheinlichkeit gewinnen – ein Vorteil besonders in den Wissenschaften vom Menschen, die mit ihrem Forschungsobjekt nicht beliebig experimentieren können.
Aktualisiert: 2023-04-15
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Dieses Buch bietet einen systematisch aufgebauten Einstieg in angewandte Datenanalyse, Bayes´sche Statistik und moderne Simulationsmethoden mit dem Computer. Ausgehend von der Zielsetzung, nicht direkt messbare Größen zu bestimmen und Prognosen zu zukünftigen Werten von unsicheren Größen zu berechnen, beschreibt und erläutert es die Vorgehensweisen – von der systematischen Sammlung von Daten über die Quantifizierung von Unsicherheit anhand von Wahrscheinlichkeiten bis hin zur Anwendung von Regressionsmodellen.Mit zahlreichen Reflexionsaufgaben und Beispielen aus der Praxis sowie seiner in vielen Kursen erprobten Didaktik ist das Buch ideal für Studierende in den angewandten Wissenschaften wie Ingenieur-, Natur- und Wirtschaftswissenschaften geeignet.Für die Neuauflage wurden einige Kapitel überarbeitet. Zudem wurde ein Abschnitt zu hierarchischen Modellen eingefügt und das Buch mit einem Kapitel zur Plausibilität von Modellen und von Hypothesen ergänzt. Sowohl die verwendeten Datensätze und Programmcodes als auch die Lösungen zu den Reflexionsaufgaben sind als Zusatzmaterial online verfügbar.
Aktualisiert: 2023-04-03
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Statistik und Wahrscheinlichkeit - leicht gemacht ist ein Lehr- und Nachschlagewerk für Schule, Studium und Beruf mit Übungsaufgaben und vollständigen Lösungen.
Alle wichtigen Begriffe, Regeln und Methoden werden in verständlicher Form dargestellt, in Handlungsanweisungen übertragen und an Beispielen erläutert.
Jedes Kapitel der
- Statistik mit Regression
- Kombinatorik
- Wahrscheinlichkeit
- Dichte- und Verteilungsfunktionen
- Testkonzeptionen
- Hypothesentests (ANOVA, Chi-Quadrat, etc.)
- Bayes-Statistik
wird durch Übungsaufgaben mit vollständigem Lösungsweg komplettiert.
Aktualisiert: 2022-04-20
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Das Buch führt auf einfache und verständliche Weise in die Bayes-Statistik ein. Ausgehend vom Bayes-Theorem werden die Schätzung unbekannter Parameter, die Festlegung von Konfidenzregionen für die unbekannten Parameter und die Prüfung von Hypothesen für die Parameter abgeleitet. Angewendet werden die Verfahren für die Parameterschätzung im linearen Modell, für die Parameterschätzung, die sich robust gegenüber Ausreißern in den Beobachtungen verhält, für die Prädiktion und Filterung, die Varianz- und Kovarianzkomponentenschätzung und die Mustererkennung. Für Entscheidungen in Systemen mit Unsicherheiten dienen Bayes-Netze. Lassen sich notwendige Integrale analytisch nicht lösen, werden numerische Verfahren mit Hilfe von Zufallswerten eingesetzt.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Das Buch führt auf einfache und verständliche Weise in die Bayes-Statistik ein. Ausgehend vom Bayes-Theorem werden die Schätzung unbekannter Parameter, die Festlegung von Konfidenzregionen für die unbekannten Parameter und die Prüfung von Hypothesen für die Parameter abgeleitet. Angewendet werden die Verfahren für die Parameterschätzung im linearen Modell, für die Parameterschätzung, die sich robust gegenüber Ausreißern in den Beobachtungen verhält, für die Prädiktion und Filterung, die Varianz- und Kovarianzkomponentenschätzung und die Mustererkennung. Für Entscheidungen in Systemen mit Unsicherheiten dienen Bayes-Netze. Lassen sich notwendige Integrale analytisch nicht lösen, werden numerische Verfahren mit Hilfe von Zufallswerten eingesetzt.
Aktualisiert: 2023-04-06
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