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Anonymous: Empirische Untersuchung des
Montagseffekts am Beispiel des MDAX

Empirische Untersuchung des Montagseffekts am Beispiel des MDAX

Wie plant man eine empirische Erhebung? Wie gestaltet man einen Fragebogen? Wie werden die Daten analysiert und interpretiert? In gut nachvollziehbaren Schritten bietet dieses Lehrbuch einen praktischen Leitfaden für die Umsetzung wissenschaftlicher Erhebungen.

Das Buch behandelt von der Formulierung einer Forschungsidee über die Konstruktion eines Fragebogens bis hin zu den wichtigsten Auswertungsschritten mit dem Statistikprogramm SPSS, Version 26, alle wichtigen Stufen und beinhaltet viele Beispiele.

Von der Forschungsidee zur SPSS-Auswertung

Der Fragebogen

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

Über Anziehung, Macht und die Psychologie zerstörerischer Beziehungen

Das Böse im Mann

Jeder Formel 1-Fan sollte diesen Rückblick auf die Saison 2025 in seinem Bücherregal stehen haben. Denn in diesem Buch kann er noch einmal in aller Ruhe jedes Rennen vom Start bis zur Zieleinfahrt nachvollziehen, mit allen Boxenstopps, Überholmanövern und Rekorden, die Max Verstappen dieses Jahr aufgestellt hat. Dazu Hintergrundinformationen, Berichte zu Teams und Fahrern und - am Ende der Saison für jeden echten Fan unverzichtbar - eine ausführliche Statistik mit allen Zahlen und Daten eines jeden Rennwochenendes. Das alles wie immer mit einer Auswahl hervorragender Fotos, die einen jedes Rennen noch einmal 'live' erleben lassen.

Der große Saison-Rückblick

Formel 1 Jahrbuch 2025

Ingolf Terveer

Wirtschaftswissenschaften

Formeln für Mathematik und Statistik

In der Medizin und zunehmend in den akademischen Gesundheitsfachberufen wird regelmäßig Fachliteratur für die klinische Tätigkeit herangezogen: Entweder für die eigene Publikation oder um Fachwissen nachzuschlagen. Trotz fundierter klinischer Ausbildung über viele Jahre hinweg fehlt vielen Kliniker*nnen und Autor*nnen jedoch eine vertiefte oder ausreichend detaillierte Kenntnis der Forschungsmethodik und des Studiendesigns.
Bestehende Lehrwerke zur Forschungsmethodik werden überwiegend von Statistiker*nnen, Epidemiologinnen und anderen Expert*nnen der öffentlichen Gesundheitswissenschaften verfasst. Für praktizierende Kliniker*nnen, die praxisnahes Wissen benötigen, um eigene Forschung zu planen oder die medizinische Literatur besser zu verstehen, sind diese Texte jedoch oft schwer zugänglich. Zudem sind sie häufig zu detailliert oder verlieren sich in mathematischen und statistischen Feinheiten. Praktisches Wissen ist nicht zentral gebündelt, sondern über zahlreiche Bücher, Artikel und andere Quellen verstreut.
Dieses Buch ist ein prägnanter, zugänglicher und praxisorientierter Leitfaden, den Kliniker*nnen bei der Planung und Bewertung klinischer Forschung lesen und zurate ziehen können. Es ist als eigenständiges Werk konzipiert – geschrieben „von einer klinisch tätigen Person für klinisch tätige Personen". Behandelte Themen sind, u.a.

<li>deskriptive und vergleichende Statistik,

</li><li>Power¿ und Fallzahlberechnungen,

</li><li>diagnostische Tests,

</li><li>Bias und Studiendesign.



In jedem Kapitel werden Studienmechanik, Vor- und Nachteile der jeweiligen Designs sowie illustrative analytische Besprechungen bestehender Literatur berücksichtigt.
</li>

Ein Leitfaden für Ärztinnen und Ärzte sowie Gesundheitsfachberufe

Klinisches Forschungsdesign und praktische Umsetzung

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;

Für Studierende der Gesundheitsberufe

Statistik und quantitative Methoden auf Bachelorniveau

Wirtschaftswissen - Band 1

Haushalte, Unternehmen und Volkswirtschaftliche Gesamtrechnung

Grundlagentexte Methoden

Kindheitspädagogisches Handeln setzt die Fähigkeit voraus, wissenschaftlich basierte Studien verstehen und sich mit ihnen auseinandersetzen zu können. Vor diesem Hintergrund bietet das Buch eine Einführung in die Untersuchungsmethodik für quantitative Forschung. Themen wie Stichprobenziehung, Untersuchungsdesigns, Datenerhebungsmethoden u.a. werden kapitelweise vorgestellt und jeweils anhand einer konkreten Studie, z.B. zur Sprachförderung oder Qualitätsforschung in der Kita illustriert. Den Besonderheiten der Datenerhebung mit Kindern und der Evaluationsforschung sind eigene Kapitel gewidmet.

Eine Einführung für Kindheitspädagog:innen

Quantitative Untersuchungsmethoden

Bekannt vom erfolgreichen Podcast "Rätsel des Unbewussten" - entlang lebensnaher Geschichten erklären die Autor:innen den Prozess der Psychoanalyse. 'Ein wunderbares Buch, sehr ergreifend.' Bas Kast

Verstehen führt zu Veränderung - das Unverstandene müssen wir immer wieder aufs Neue durchleben. Doch was bedeutet es zu verstehen? Die Psychologen Cécile Loetz und Jakob Müller erlauben uns einen intimen Einblick in die Gedanken und Gefühle von Menschen, die sich in Krisen in Therapie begeben und die unbewusste Dynamik hinter ihrem Schmerz, Angst, Trauma und ihrer Aggression zu durchdringen beginnen. Ungeschönt und dennoch voller Empathie schildern sie den oft schwer greifbaren Prozess der Psychotherapie, der den Weg zu einem besseren Verständnis der eigenen Geschichte ermöglicht. Ein kluges, differenziertes und ungemein anregendes Buch, das Neugier weckt und Mut macht, sich mit dem eigenen Leben auseinanderzusetzen.

Die Geheimnisse der Psyche verstehen

Mein größtes Rätsel bin ich selbst

Dieses Lehrbuch vermittelt die Grundlagen statistischer Signifikanztests zur fundierten Bewertung empirischer Forschungsergebnisse. Während die deskriptive Statistik Stichprobendaten beschreibt, ermöglichen Signifikanztests die Überprüfung, ob beobachtete Zusammenhänge und Unterschiede tatsächlich belastbar sind. Das Buch bietet einen systematischen Überblick über eine Vielzahl statistischer Testverfahren zur Prüfung einzelner Parameter und ganzer Verteilungen. Anschaulich und verständlich erläutert, unterstützt es Studierende dabei, empirische Analysen sicher zu interpretieren und wissenschaftlich fundierte Schlussfolgerungen zu ziehen.Der Inhalt<ul><li>Grundlagen und Auswahl statistischer Testverfahren</li><li>Tests auf kategoriale Daten</li><li>Voraussetzungen und Eignungsprüfung statistischer Verfahren</li><li>Parametrische Tests für Mittelwerte und Varianzen</li><li>Nichtparametrische Alternativen</li><li>Varianzanalyse</li><li>Zusammenhänge</li><li>Regression und Regressionsdiagnostik</li><li>Multivariate Verfahren und Überlebenszeitanalyse</li><li>Durchführung der Tests mit statistischer Anwendungssoftware</li><li>Statistische Tests als Werkzeuge wissenschaftlicher Urteilsbildung</li></ul>Die&nbsp;Autor*innenStefan Georg lehrt in der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften an der Hochschule für Technik und Wirtschaft des Saarlandes.Lara Joy Georg studiert Digitale Betriebswirtschaftslehre an der Universität des Saarlandes und hat bereits erste Erfahrung als Autorin gesammelt.

Signifikanztests im Überblick

Einfach nur Statistik

Empirische Untersuchung des Montagseffekts am Beispiel des MDAX

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