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Anonymous: Empirische Untersuchung des
Montagseffekts am Beispiel des MDAX

Empirische Untersuchung des Montagseffekts am Beispiel des MDAX

This book examines optimization problems that in practice involve random model parameters. It outlines the computation of robust optimal solutions, i.e., optimal solutions that are insensitive to random parameter variations, where appropriate deterministic substitute problems are needed. Based on the probability distribution of the random data and using decision theoretical concepts, optimization problems under stochastic uncertainty are converted into corresponding deterministic problems.
Due to the probabilities and expectations involved, the book also shows how to apply approximative solution techniques. Several deterministic and stochastic approximation methods are provided: Taylor expansion methods, regression and response surface methods (RSM), probability inequalities, multiple linearization of survival/failure domains, discretization methods, convex approximation/deterministic descent directions/efficient points, stochastic approximation and gradient procedures, and differentiation formulas for probabilities and expectations.
The fourth edition of this classic text has been carefully and thoroughly revised. It includes new chapters on the solution of stochastic linear programs by discretization of the underlying probability distribution, and on solving deterministic optimization problems by means of controlled random search methods and multiple random search procedures. It also presents a new application of stochastic optimization methods to machine learning problems with different loss functions. For the computation of optimal feedback controls under stochastic uncertainty, besides the open-loop feedback procedures, a new method based on Taylor expansions with respect to the gain parameters is presented. 
The book is intended for researchers and graduate students who are interested in stochastics, stochastic optimization, and control. It will also benefit professionals and practitioners whose work involves technical, economicand/or operations research problems under stochastic uncertainty.

Applications in Engineering and Operations Research

Stochastic Optimization Methods

Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science

From Alan Turing breaking the Enigma code to ChatGPT reshaping how we work and create, artificial intelligence has always been powered by a single unifying principle: learning from data under uncertainty. This book reveals the mathematical machinery behind modern AI, weaving together Bayesian probability, statistical learning, and deep neural networks into a coherent intellectual framework. Whether you seek to understand why large language models hallucinate, how recommendation systems predict your preferences, or what makes reinforcement learning agents master complex games, this book equips you with both the theoretical foundations and practical intuitions that define the modern AI playbook.Key Features:<ul> <li>Builds Bayesian reasoning from first principles through historical examples like submarine search and WWII code-breaking</li> <li>Bridges classical statistics and deep learning, connecting linear regression to transformers</li> <li>Covers the complete AI stack: probability, decision theory, Gaussian processes, neural networks, CNNs, NLP, and LLMs</li> <li>Emphasizes uncertainty quantification-building systems that know what they don't know</li> <li>Practical applications across finance, healthcare, operations, and autonomous systems</li> <li>Emerging topics: AI agents, RLHF, and retrieval-augmented generation</li> </ul>Written for graduate students, data scientists, and quantitatively-minded practitioners, this book assumes comfort with calculus and basic probability while building sophisticated intuitions progressively. Business analysts will appreciate the decision-theoretic framing; engineers will value the architectural insights; researchers will find rigorous foundations for further study. Whether used as a course textbook, professional reference, or intellectual companion for understanding the AI revolution transforming every industry, this book delivers the rare combination of mathematical depth and accessible exposition that makes complex ideas genuinely understandable.

Foundations of Data Science

Bayes, AI, and Deep Learning

The Princeton Economic History of the Western World

How the Roman empire shaped the West and the emergence of the modern economy Most historians recounting the rise of the West begin their narratives somewhere in the Middle Ages. In this groundbreaking account, historian Taco Terpstra argues that if we want to understand how the rise of the West unfolded, we need to look further back—all the way to the Neolithic, when an upward trend in social development began. For millennia after the Neolithic Revolution, the fastest rising part of the West was the area of Mesopotamia, Egypt, the Levant and the Aegean. Yet around 1400 CE, the highest levels of social development shifted from the southeastern corner of the Mediterranean to the northwestern parts of Europe—northern Italy, France, Germany, the Low Countries, and Britain. As Terpstra shows, it was the shock of the Roman occupation that created the unprecedented and anomalous shift. The post-Roman northwest built on the gains it had made during the imperial era to catch up in social development and achieve Western supremacy. Thus, it was imperial Rome that determined where the modern economy emerged.

How the Roman Empire Shaped the Modern Economy

Rome and the Rise of the West

Das ist das Buch der Stunde. Die schonungslose Analyse einer verfehlten Migrationspolitik von einem der renommiertesten forensischen Psychiater im deutschsprachigen Raum.
Frank Urbaniok, der sich in seiner jahrzehntelangen Tätigkeit mit tausenden von Gewalt- und Sexualstraftätern intensiv auseinandergesetzt hat , legt erstmals für Deutschland, Österreich und die Schweiz die drastischen Kriminalitätsquoten bestimmter Herkunftsländer dar. Und er zeigt auf, wie versucht wird, diese Fakten in der öffentlichen Diskussion zu verschleiern.
Mit der Präzision des Wissenschaftlers und der Erzählweise des Beobachters menschlicher Abgründe präsentiert Urbaniok ein überzeugendes Konzept für die Lösung der Migrationskrise, die immer mehr zu einer Schicksalsfrage für unsere Gesellschaft wird. Seine politisch unabhängige Position und seine Expertise als Forensiker erlauben ihm dabei einen Gesamtblick und Schlussfolgerungen, die weit über übliche Analysen hinausgehen.
Urbaniok fordert eine umfassende Migrationswende: Integrationsbemühungen zu forcieren, aber gleichzeitig die drängenden Migrationsprobleme wirksam zu bekämpfen sind keine Gegensätze, sondern sich ergänzende Elemente einer intelligenten Migrationspolitik.
Die Vernünftigen müssen sich der Probleme annehmen, weil andernfalls radikale Kräfte profitieren und viele Bürger und Bürgerinnen das Vertrauen in die Handlungsfähigkeit des Staates verlieren. Urbanioks Buch bietet dafür die Grundlage. Denn es beschreibt nicht nur faktenbasiert die Schattenseiten der Migration und ihre Gründe, sondern zeigt auch die notwendigen Lösungen auf.

Das ist das Buch der Stunde. Die schonungslose Analyse einer verfehlten Migrationspolitik von einem der renommiertesten forensischen Psychiater im deutschsprachigen Raum.
Frank Urbaniok, der sich in seiner jahrzehntelangen Tätigkeit mit tausenden von Gewalt- und Sexualstraftätern intensiv auseinandergesetzt hat , legt erstmals für Deutschland, Österreich und die Schweiz die drastischen Kriminalitätsquoten bestimmter Herkunftsländer dar. Und er zeigt auf, wie versucht wird, diese Fakten in der öffentlichen Diskussion zu verschleiern.
Mit der Präzision des Wissenschaftlers und der Erzählweise des Beobachters menschlicher Abgründe präsentiert Urbaniok ein überzeugendes Konzept für die Lösung der Migrationskrise, die immer mehr zu einer Schicksalsfrage für unsere Gesellschaft wird. Seine politisch unabhängige Position und seine Expertise als Forensiker erlauben ihm dabei einen Gesamtblick und Schlussfolgerungen, die weit über übliche Analysen hinausgehen.
Urbaniok fordert eine umfassende Migrationswende: Integrationsbemühungen zu forcieren, aber gleichzeitig die drängenden Migrationsprobleme wirksam zu bekämpfen sind keine Gegensätze, sondern sich ergänzende Elemente einer intelligenten Migrationspolitik.
Die Vernünftigen müssen sich der Probleme annehmen, weil andernfalls radikale Kräfte profitieren und viele Bürger und Bürgerinnen das Vertrauen in die Handlungsfähigkeit des Staates verlieren. Urbanioks Buch bietet dafür die Grundlage. Denn es beschreibt nicht nur faktenbasiert die Schattenseiten der Migration und ihre Gründe, sondern zeigt auch die notwendigen Lösungen auf.

Schattenseiten der Migration: Zahlen, Fakten, Lösungen

Kann KI ein Spiel gewinnen? Brauchen Clubs in Zukunft noch Trainer?Im Fußball hat eine neue Zeitrechnung begonnen: Jede Bewegung, jede Ballberührung, jeder Zentimeter des Platzes wird vermessen, analysiert und von KI-Systemen ausgewertet. In Sekundenbruchteilen wird das Spielgeschehen analysiert, die Bewegungen und der Fitnessstatus der Spieler auf dem Feld weitergegeben und ausgewertet. Klubs bezahlen viel Geld an Beratungsfirmen, um mithilfe von Daten den Erfolg auf dem Rasen zu maximieren. Die Top-Klubs haben längst eigene Analyseabteilungen, die helfen sollen, die größten Talente auf der Welt zu identifizieren, ehe die Konkurrenz sie wegschnappt. Der FC Liverpool etwa hat sein Meisterteam bereits mithilfe einer eigenen Datenabteilung zusammengestellt. Am Ende wartet die große Frage: Kann man den Fußball nur mithilfe von Daten, Zahlen und KI-Modellen entschlüsseln? Wie funktionieren die Modelle, die den Blick auf den Fußball revolutionieren? Wie wichtig ist der Faktor Mensch? Tobias Escher zeigt die Möglichkeiten und Schattenseiten des neuen datengetriebenen Profifußballs, was hinter den Kulissen passiert und wie sich die Klubs auf die Zukunft einstellen.

Kann KI ein Spiel gewinnen? Brauchen Clubs in Zukunft noch Trainer?Im Fußball hat eine neue Zeitrechnung begonnen: Jede Bewegung, jede Ballberührung, jeder Zentimeter des Platzes wird vermessen, analysiert und von KI-Systemen ausgewertet. In Sekundenbruchteilen wird das Spielgeschehen analysiert, die Bewegungen und der Fitnessstatus der Spieler auf dem Feld weitergegeben und ausgewertet. Klubs bezahlen viel Geld an Beratungsfirmen, um mithilfe von Daten den Erfolg auf dem Rasen zu maximieren. Die Top-Klubs haben längst eigene Analyseabteilungen, die helfen sollen, die größten Talente auf der Welt zu identifizieren, ehe die Konkurrenz sie wegschnappt. Der FC Liverpool etwa hat sein Meisterteam bereits mithilfe einer eigenen Datenabteilung zusammengestellt. Am Ende wartet die große Frage: Kann man den Fußball nur mithilfe von Daten, Zahlen und KI-Modellen entschlüsseln? Wie funktionieren die Modelle, die den Blick auf den Fußball revolutionieren? Wie wichtig ist der Faktor Mensch? Tobias Escher zeigt die Möglichkeiten und Schattenseiten des neuen datengetriebenen Profifußballs, was hinter den Kulissen passiert und wie sich die Klubs auf die Zukunft einstellen.

Wie KI und Big Data den Fußball verändern

Die Zukunft des Fußballs

Statistik gilt im wirtschaftswissenschaftlichen Studium oft als trockene Hürde voller abstrakter Formeln. Dieses Lehrbuch zeigt, dass es auch anders geht: Es setzt auf einen anwendungsorientierten Zugang, der Statistik als praktisches Werkzeug begreift – zur Datenanalyse, Entscheidungsfindung und zum Erkennen von Zusammenhängen.
Statt theoretischer Herleitungen stehen konkrete Rechenwege im Mittelpunkt, erklärt wie in einem Rezept: Was wird gebraucht, wie wird vorgegangen, was kommt dabei heraus? Formeln werden Schritt für Schritt eingesetzt und anhand nachvollziehbarer Beispiele aus Wirtschaft, Nachhaltigkeit, Tourismus und Sport erklärt – ganz ohne Kugeln und Urnen.
Jedes Kapitel enthält zahlreiche Übungsaufgaben mit ausführlich kommentierten Lösungen, die jeden Zwischenschritt transparent machen. Die behandelten Themen decken alle Grundlagen ab, die in ein- oder zweisemestrigen Statistikmodulen typischerweise verlangt werden: von beschreibender Statistik über Wahrscheinlichkeitsrechnung und Verteilungen bis hin zu Schätzverfahren, Hypothesentests und Regressionsanalysen.
Der Inhalt
<ul>
<li>Statistische Grundbegriffe</li>
<li>Lage- und Streuungsparameter</li>
<li>Einfache Regressionsanalyse</li>
<li>Diskrete und stetige Zufallsvariablen und Verteilungen</li>
<li>Stichprobenverteilungen und Schätztheorie</li>
<li>Multiple Regression</li>
</ul>
Die Autorin Dr. rer. pol. Stefanie Flotho ist Diplom-Mathematikerin und seit vielen Jahren an verschiedenen Hochschulen in Süddeutschland, im Elsass und der Schweiz als Dozentin für quantitative Methoden und Volkswirtschaftslehre tätig. Ihre Lehrveranstaltungen werden regelmäßig sehr gut evaluiert und mit Preisen ausgezeichnet.

Einfach und verständlich

Wirtschaftsstatistik

Marc Márquez, geboren 1993 in Cervera (Spanien), gilt als Ausnahmetalent des Motorsports. Mit acht WM-Titeln in der FIM-Motorrad-Straßenweltmeisterschaft zählt er zu den erfolgreichsten Fahrern aller Zeiten. Nach frühen Erfolgen in den Klassen 125 cm³ und Moto2 wurde er 2013 mit nur 20 Jahren jüngster MotoGP-Weltmeister. Im Repsol-Honda-Team dominierte er mit fünf weiteren Titeln durch seine aggressive, präzise Fahrweise. 2025 wechselte er zum Ducati-Lenovo-Team, um den neunten WM-Titel anzupeilen. Motorsportjournalist Mat Oxley beleuchtet in dieser Biografie Márquez' beeindruckende Karriere.

Die Geschichte der MotoGP-Ikone

Marc Márquez

Viele Frauen kennen dieses Gefühl: Sie sehnen sich nach einem liebevollen Partner, der sie respektiert. Doch fühlen sie sich von Männern angezogen, die unnahbar wirken oder sogar gefährlich sind. Diese widersprüchlichen Impulse sind kein Zeichen von Schwäche oder Unentschlossenheit, sondern Ausdruck innerer Dynamiken, die tief in der Biografie und psychischen Struktur verwurzelt sind. 
 
 Warum fühlt sich Gefahr wie Leidenschaft an? Und warum ist es so schwer, jemanden loszulassen, der verletzt? Die Psychologin Gilda Giebel erklärt, wie aus Sehnsucht emotionale Abhängigkeit und reale Gefahr werden kann.

Über Anziehung, Macht und die Psychologie zerstörerischer Beziehungen

Das Böse im Mann

Jus Publicum

Equality is a long-standing issue in law. Algorithmic systems increasingly use machine learning and thus function statistically. If they cause unequal treatment, these algorithmic discriminations pose a particular challenge for anti-discrimination law, which is often based on normative thinking. Hannes Beyerbach provides a comprehensive overview of the manifestations and complex causes of algorithmic discrimination. He shows that, even after the entry into force of key EU digital legislation, the current legal situation in European and national law does not explicitly address fundamental questions of algorithmic fairness. Hannes Beyerbach makes proposals for supplementing the current law in order to find appropriate responses to algorithmic discrimination.

Bestandsaufnahme und normative Vorgaben für den Umgang mit Diskriminierungen durch algorithmische Systeme

Algorithmen und Diskriminierung

Studium Pflege, Therapie, Gesundheit

Statistik verstehen und anwenden
 &nbsp;
 Statistik muss nicht trocken sein! Dieses Fachbuch begleitet Sie praxisnah und verständlich durch ein Fach, das in vielen gesundheitsbezogenen Studiengängen – etwa in der Pflege, den Therapieberufen oder der Hebammenwissenschaft – zu Unrecht gefürchtet wird. Es bietet eine verständliche Einführung in die Theorie und zahlreiche Praxisbeispiele, die Ihnen helfen, Statistik sicher anzuwenden.Mit diesem Fachbuch erhalten Sie ein tiefgehendes Verständnis grundlegender statistischer Verfahren. Es stattet Sie mit den notwendigen Werkzeugen aus, um eigene Datensätze zu analysieren und Ergebnisse aus Studien besser zu interpretieren. Zahlreiche Übungsaufgaben mit Lösungen sowie Online-Material zur Nutzung von Statistik-Softwares erleichtern das Lernen und Anwenden.Aus dem Inhalt<ul><li>Wissenschaftstheoretische Einführung – Warum Statistik?</li><li>Von der Idee zur Publikation – Aller Anfang ist schwer</li><li>Deskriptive Statistik – Merkmale, Skalen und Verteilungen</li><li>Induktive Statistik – Zufall oder nicht?</li><li>Entscheidungsbäume für die Testauswahl – Welcher Test für welche Fragestellung?</li><li>Glossar und Formelsammlung – Das Wichtigste auf einen Blick</li><li>Plus neu in der 2. Auflage: 
 Die wichtigsten Statistik-Konzepte kompakt und praxisnah&nbsp;im begleitenden Onlinekurs
 </li></ul>Der Autor und die AutorinDr. Axel Schäfer
 ist Professor für Therapieforschung und Studiendekan der Lehreinheit Gesundheit der Fakultät Soziale Arbeit und Gesundheit an der Hochschule für angewandte Wissenschaft und Kunst (HAWK) in Hildesheim. Er lehrt im Bachelor- und Masterstudiengang Ergotherapie, Logopädie und Physiotherapie schwerpunktmäßig quantitative Forschungsmethoden, evidenzbasierte Praxis und Clinical Reasoning.&nbsp;
 Dr. Annika Schwarz&nbsp;
 ist Professorin im Studiengang Angewandte Therapiewissenschaften und leitet den Bereich Physiotherapie. Als Vorstandsmitglied der Deutschen Gesellschaft für Physiotherapiewissenschaft (DGPTW) beschäftigt sie sich kontinuierlich mit Forschung und Wissenschaft.&nbsp;
 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;

Statistik verstehen und anwenden
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 Statistik muss nicht trocken sein! Dieses Fachbuch begleitet Sie praxisnah und verständlich durch ein Fach, das in vielen gesundheitsbezogenen Studiengängen – etwa in der Pflege, den Therapieberufen oder der Hebammenwissenschaft – zu Unrecht gefürchtet wird. Es bietet eine verständliche Einführung in die Theorie und zahlreiche Praxisbeispiele, die Ihnen helfen, Statistik sicher anzuwenden.&nbsp;
 Mit diesem Fachbuch erhalten Sie ein tiefgehendes Verständnis grundlegender statistischer Verfahren. Es stattet Sie mit den notwendigen Werkzeugen aus, um eigene Datensätze zu analysieren und fremde Daten besser zu interpretieren. Zahlreiche Übungsaufgaben mit Lösungen sowie Online-Material zur Nutzung von Statistik-Software erleichtern das Lernen und Anwenden.
 
 Aus dem Inhalt:&nbsp;Wissenschaftstheoretische Einführung – Warum Statistik?, von der Idee zur Publikation – Aller Anfang ist schwer, deskriptive Statistik – Merkmale, Skalen und Verteilungen, induktive Statistik – Zufall oder nicht?, Entscheidungsbäume für die Testauswahl – Welcher Test für welche Fragestellung?, Glossar und Formelsammlung – Das Wichtigste auf einen Blick, plus
 &nbsp;
 Tutorials zu im begleitenden Onlinekurs. Aus dem Inhalt:&nbsp;Wissenschaftstheoretische Einführung – Warum Statistik?, Von der Idee zur Publikation – Aller Anfang ist schwer, Deskriptive Statistik – Merkmale, Skalen und Verteilungen,&nbsp;Induktive Statistik – Zufall oder nicht?,&nbsp;Entscheidungsbäume für die Testauswahl – Welcher Test für welche Fragestellung?,&nbsp;Glossar und Formelsammlung – Das Wichtigste auf einen Blick, 
 Plus neu in der 2. Auflage: 
 Die wichtigsten Statistik-Konzepte kompakt und praxisnah im begleitenden Onlinekurs.

Für Studierende der Gesundheitsberufe

Statistik und quantitative Methoden auf Bachelorniveau

Alle notwendigen Grundlagen der deskriptiven Statistik für Wirtschaftswissenschaftler:innen: Statistische Einheiten, Messbarkeitseigenschaften, Eindimensionale Datenreihen, Verteilungsfunktionen, Lageparameter und Streuungsmaße, Zweidimensionale Datenreihen, Korrelations- und Regressionsrechnung, Zeitreihenanalyse, Konzentrationsmessung, Verhältnis- und Indexzahlen. Didaktisch durchdacht und an den Prüfungsanforderungen ausgerichtet, lassen sich die individuell benötigten Lernbausteine auswählen.
Dazu gehören:
<ul><li>Repetitorium des prüfungsrelevanten Stoffes</li><li>Anwendungsaufgaben zu jedem Thema plus Lösungen</li><li>Musterklausuren inklusive ausführlicher Lösungen</li><li>Formelsammlung</li></ul>
Ideal für die Prüfungsvorbereitung und zur schnellen Wiederholung mathematischer Themen in höheren Semestern.

Alle notwendigen Grundlagen der deskriptiven Statistik für Wirtschaftswissenschaftler:innen: Statistische Einheiten, Messbarkeitseigenschaften, Eindimensionale Datenreihen, Verteilungsfunktionen, Lageparameter und Streuungsmaße, Zweidimensionale Datenreihen, Korrelations- und Regressionsrechnung, Zeitreihenanalyse, Konzentrationsmessung, Verhältnis- und Indexzahlen. Didaktisch durchdacht und an den Prüfungsanforderungen ausgerichtet, lassen sich die individuell benötigten Lernbausteine auswählen.Dazu gehören:<ul><li>Repetitorium des prüfungsrelevanten Stoffes</li><li>Anwendungsaufgaben zu jedem Thema plus Lösungen</li><li>Musterklausuren inklusive ausführlicher Lösungen</li><li>Formelsammlung</li></ul>Ideal für die Prüfungsvorbereitung und zur schnellen Wiederholung mathematischer Themen in höheren Semestern.

Klausur- und Prüfungsvorbereitung Wirtschaftsmathematik

Prüfungstraining Deskriptive Statistik

ESVbasics

Der ATTESLANDER ist ein seit vielen Jahrzehnten anerkannter Lehrbuchklassiker zur empirischen Sozialforschung: eine leicht verständliche Einführung in die wichtigsten Methoden - mit vielen Übungen und Grafiken, Beispielen und vielfältigen Bezügen zur öffentlichen Statistik und der aktuellen Sozialforschung in Deutschland, Österreich und der Schweiz.

- Entstehung sozialer Daten: Grundprobleme und Forschungsablauf
- Erhebung sozialer Daten: Beobachtung, Befragung, Experiment, Inhaltsanalyse und Verwendung bestehender Daten
- Auswertung sozialer Daten: Stichproben, Skalierungsverfahren, mathematische und statistische Verfahren, Aufbereitung und Interpretation

Die neu bearbeitete und erweiterte 15. Auflage von Georges-Simon Ulrich und Andreas Hadjar greift relevante Entwicklungen durch Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und digitale Datenwelten auf; sowie aktuelle Methodendiskussion zwischen qualitativen und quantitativen Forschungszugängen.

Der ATTESLANDER ist ein seit vielen Jahrzehnten anerkannter Lehrbuchklassiker zur empirischen Sozialforschung: eine leicht verständliche Einführung in die wichtigsten Methoden – mit vielen Übungen und Grafiken, Beispielen und vielfältigen Bezügen zur öffentlichen Statistik und der aktuellen Sozialforschung in Deutschland, Österreich und der Schweiz.

- Entstehung sozialer Daten: Grundprobleme und Forschungsablauf
- Erhebung sozialer Daten: Beobachtung, Befragung, Experiment, Inhaltsanalyse und Verwendung bestehender Daten
- Auswertung sozialer Daten: Stichproben, Skalierungsverfahren, mathematische und statistische Verfahren, Aufbereitung und Interpretation

Die neu bearbeitete und erweiterte 15. Auflage von Georges-Simon Ulrich und Andreas Hadjar greift relevante Entwicklungen durch Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und digitale Datenwelten auf; sowie aktuelle Methodendiskussion zwischen qualitativen und quantitativen Forschungszugängen.

Methoden der empirischen Sozialforschung

Empirische Untersuchung des Montagseffekts am Beispiel des MDAX

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