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Georg S: Einfach nur Statistik

Einfach nur Statistik

Signifikanztests im Überblick

nuggets

Technische Innovationen wie das Internet der Dinge, Cloud Computing und Big Data revolutionieren nicht nur die Produktion und die Nutzung von Gütern. Sie verändern auch das Marketing, denn sie ermöglichen eine nie dagewesene Vernetzung, Datenanalyse und Interaktivität.
Das zeigt sich eindrucksvoll am Beispiel Digitaler Zwillinge, die - als virtuelles Abbild eines Produkts - die reale mit der digitalen Welt verbinden. Unternehmen geben sie die Möglichkeit, smarte, individualisierte Produkte und Services zu gestalten, die sich individuell auf die Nutzerbedürfnisse einstellen. Digitale Zwillinge sind der Schlüssel, um innovative Produkte effizient zu entwickeln, zu überwachen, zu steuern und zu optimieren. Zudem können sie auch bei der Prognose von Kundenverhalten helfen.
Kerstin Pezoldt erklärt in diesem nugget-Band kompakt und präzise was Digital Twins im Produktlebenszyklus leisten und welche Rolle sie bei der Vermarktung von Konsumgütern spielen, etwa bei PKWs und Smartphones aber auch bei Haushaltsgeräten und nicht zuletzt bei sog. Smart-Home-Lösungen.

Definition, Funktionsweise und Nutzungsoptionen

Digitale Zwillinge im Marketing

Managerial Accounting

Chapman and Hall/CRC Series on Statistics in Business and Economics

Bayesian methods are now central to empirical macroeconomics, with routine use in academic research and at central banks for forecasting and policy analysis. As the models applied in practice have become increasingly high-dimensional and computationally intensive, a working understanding of the estimation algorithms-not only the models themselves-has become essential. While many existing texts treat Bayesian econometrics broadly, Bayesian Macroeconometrics focuses specifically on the models and methods used in modern Bayesian macroeconomic analysis, for readers who want both to understand these methods and to implement them.Bringing together modeling, posterior derivations, algorithmic design, and computation, the book derives each method step by step and integrates MATLAB code directly into the text. It pays particular attention to how posterior samplers are constructed in high-dimensional settings, where implementation choices can determine whether a method is practical for empirical work.A single idea ties the material together: linear regression as a recurring building block, with state space models and vector autoregressions treated as collections of linear regressions linked by latent states or dynamic dependence. From this foundation, the book moves to the models at the center of modern practice, including stochastic volatility, dynamic factor models, vector autoregressions, time-varying parameter VARs, and large VARs, alongside global-local shrinkage priors and Bayesian nonparametrics.Each chapter is anchored by worked examples using real macroeconomic data, closes with exercises, and is supported by a companion website providing datasets and code in MATLAB, Python, and R. The book is suitable as a primary text for graduate courses in Bayesian macroeconometrics and Bayesian time-series analysis, and as a reference for researchers and central-bank practitioners.Key Features:<ul> <li>Comprehensive coverage of Bayesian macroeconometric models - from basic Bayesian regressions and mixture models to linear Gaussian state space models, stochastic volatility models, and vector autoregressions.</li> <li>Emphasis on practical implementation - each model is illustrated with empirical applications using macroeconomic data and supported by reproducible code in MATLAB, Python, and R.</li> <li>Discussion of modern computation techniques - covering a range of advanced Markov chain Monte Carlo methods, including Hamiltonian Monte Carlo.</li> <li>Accessible style - technical results are derived in a step-by-step manner and are complemented by intuitive explanations and worked examples.</li> <li>Coverage of cutting-edge models and methods - including Dirichlet process mixtures, Gaussian process regressions, large VARs, and global-local priors.</li> </ul>

Methods and Applications

Bayesian Macroeconometrics

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

International Series in Operations Research & Management Science

This book presents advanced mathematical programming models for contemporary supply chain risk optimization problems. It focuses on cutting‑edge issues such as supply chain viability under long‑term disruption risks, including reshoring decisions; optimization of digital supply chain cybersecurity and physical resilience in cyber‑physical supply chains; and supply chain fairness with respect to cost–service trade‑offs, profit distribution, and the allocation of cybersecurity investments. It also introduces computationally efficient decision‑making frameworks for emerging challenges in global supply chain management, including the reduction of cyber and physical risks and the enhancement of resilience and fairness. Each chapter ends with a table summarizing major managerial insights and the end-of-chapter problems to help the reader a self-check of material comprehension and to encourage for a further self-study.The book is intended for practitioners, researchers, and master’s and PhD‑level students in supply chain management, industrial engineering, operations research, applied mathematics, and related fields. Only an introductory background in operations research and supply chain management is assumed.

Viability, Cybersecurity, and Fairness

Optimization Models for Supply Chains

Haufe Fachbuch

In diesem Buch von Jens Kesseler&nbsp;erfahren Sie, wie Sie den Jahresabschluss korrekt erstellen und Schritt für Schritt zu einer vorteilhaften Steuererklärung kommen. Die Autoren zeigen anhand von zahlreichen Praxisbeispielen, wie die einzelnen Bestandteile des Jahresabschlusses aussehen, stellen Ihnen die wichtigsten Steuerformulare vor und erläutern diese für unterschiedliche Vereinstypen. Das Buch erklärt, worauf Sie achten müssen, um unangenehme Überraschungen bei der Überprüfung durch das Finanzamt zu vermeiden.
Inhalte:
<ul><li>Grundlagen der Buchführung und Kontenplan</li><li>Umsatzsteuer im Vereinsbereich</li><li>Zuordnung von Vereinsvermögen</li><li>Mittelverwendung im Verein</li><li>Der Jahresabschluss in Form der Einnahmen-Überschussrechnung oder als Bilanz mit Gewinn- und Verlustrechnung</li><li>Steuerformulare vereinsspezifisch erläutert</li><li>Kassenprüfung im Verein</li></ul>
Neu in der 5. Auflage:
<ul><li>Aktualisierungen zum Jahressteuergesetz</li></ul>

Jahresabschluss und Steuererklärung im Verein

Financial & Managerial Accounting

Linking Environmental and Social Information to Value Creation Processes

Integrated Sustainability Reporting

Dynamic Modeling and Econometrics in Economics and Finance

Practical Guide to Machine Learning in Financial Applications

Non-Linearity in Financial Modeling - Vol 3

The First Principle in Empirical Research

Significance by Sight

Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics Series

Introduction to Financial Derivatives with Python, Second Editon continues to provide an accessible introduction to derivatives and quantitative finance. Starting from first principles, the book develops the foundations of derivative pricing before progressing to numerical methods and advanced volatility models. Mathematical concepts are introduced progressively, allowing the reader to develop the necessary tools alongside their financial applications. Financial intuition, mathematical foundations, and Python implementation are integrated throughout the book.The book covers the essential topics in derivative pricing and introduces numerical methods widely used in quantitative finance. It also develops advanced volatility models, including CEV, local volatility, Heston, and SABR.Features<ul> <li>Suitable for undergraduate and graduate students, as well as practitioners and anyone seeking an accessible introduction to quantitative finance</li> <li>Covers derivative pricing from fundamental principles to advanced volatility models</li> <li>Introduces numerical pricing techniques, including binomial trees and Monte Carlo simulation</li> <li>Provides chapter summaries, exercises, and examination material</li> <li>Accompanied by a GitHub repository containing the Python code used throughout the book</li> <li>No prior programming experience is required; introductions to Python and coding are provided.</li> </ul>New to the Second Edition<ul> <li>Fresh material on the Bachelier model and normal implied volatility</li> <li>A new chapter on local volatility covers the motivation for local volatility modelling, the CEV model, and Dupire's formula</li> <li>A new chapter on stochastic volatility develops the Heston and SABR models</li> <li>Python implementations to help the reader understand the concepts presented</li> <li>A new appendix including sample exams. This allows readers to practice the concepts learned throughout the book.</li> </ul>

Introduction to Financial Derivatives with Python

Deutsch-Englische Textausgabe. English & German edition

Europäische Standards für die Nachhaltigkeitsberichterstattung (ESRS). European Sustainability Reporting Standards (ESRS)

Einfach nur Statistik

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