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Reiter J: Statistik-Fallstudien mit
Excel

Statistik-Fallstudien mit Excel

Klausurenkurs für Studierende der Betriebswirtschaft im Bachelor

This book explores how organizations can transform marketing and management by placing customer well-being at the center of value creation. As AI, data analytics, and digital technologies continue to reshape markets and society, success increasingly depends not only on customer satisfaction but also on richer customer experiences, human-centered innovation, and sustainable relationships.Moving beyond traditional marketing approaches focused on transactions, segmentation, and recommendation systems, the volume argues that customers should be viewed as active participants in value co-creation. The emphasis shifts from predicting purchasing behavior to understanding how products, services, and experiences contribute to personal development, quality of life, and overall well-being.Drawing on insights from service informatics, customer experience research, data science, and artificial intelligence, leading scholars and practitioners demonstrate how organizations can leverage digital technologies and explainable AI to design experiences that create both economic and societal value. The chapters further illustrate how customer experiences accumulate over time to shape consumer well-being and long-term organizational success.Offering a forward-looking perspective on the next generation of marketing, this volume provides valuable insights for researchers, graduate students, and professionals in marketing, management, information systems, service science, artificial intelligence, and consumer behavior who seek to understand the evolving relationship between technology, customer experience, and human well-being.

Based on Understanding Characteristics of Customer Well-being

The Creation of User Experience and Evolution of Management

International Series in Operations Research & Management Science

This innovative book explores methodologies for constructing confidence intervals for proportions. It compares existing techniques and introduces new procedures developed by the authors, emphasizing the actual coverage function to assess their effectiveness. It covers various applications, such as estimating success rates in Monte Carlo simulations, gauging electoral support, assessing project completion rates, and evaluating product reliability. It provides analysts with both point and interval estimators, highlighting how interval estimators offer precision for point estimates.

Key focus is placed on selecting appropriate confidence interval procedures and understanding their statistical properties. While traditional methods offer only approximate intervals, this work examines popular options and derives their statistical characteristics, providing guidelines for practitioners. Additionally, it discusses pointwise confidence intervals for survivor functions from randomly right-censored datasets, appealing to reliability engineers and survival analysts. It includes practical applications through functions in R, allowing practitioners to compute confidence intervals and visualize their coverage.

As the first of its kind to focus solely on this topic, the book serves as a valuable resource for advanced students and can support a one-semester course on confidence intervals for proportions, making a significant contribution to the field of statistics.

This innovative book explores methodologies for constructing confidence intervals for proportions. It compares existing techniques and introduces new procedures developed by the authors, emphasizing the actual coverage function to assess their effectiveness. It covers various applications, such as estimating success rates in Monte Carlo simulations, gauging electoral support, assessing project completion rates, and evaluating product reliability. It provides analysts with both point and interval estimators, highlighting how interval estimators offer precision for point estimates.Key focus is placed on selecting appropriate confidence interval procedures and understanding their statistical properties. While traditional methods offer only approximate intervals, this work examines popular options and derives their statistical characteristics, providing guidelines for practitioners. Additionally, it discusses pointwise confidence intervals for survivor functions from randomly right-censored datasets, appealing to reliability engineers and survival analysts. It includes practical applications through functions in R, allowing practitioners to compute confidence intervals and visualize their coverage.As the first of its kind to focus solely on this topic, the book serves as a valuable resource for advanced students and can support a one-semester course on confidence intervals for proportions, making a significant contribution to the field of statistics.

Analysis of Binary Data with Applications to Survival Analysis

Confidence Intervals for Proportions

NOMOSEINFÜHRUNG

Das Kurzlehrbuch vereint das Allgemeine und Besondere Schuldrecht in einem Band. Es eignet sich sowohl für das Studium als auch zur Examensvorbereitung. Das Buch zeichnet sich durch die Konzentration auf das Wesentliche aus: Es behandelt nur Schuldverhältnisse, die nicht Gegenstand eigener Nebenfächer sind. Schuldverhältnisse mit Examensrelevanz werden mit allen wesentlichen Problemstellungen dargestellt. Methodisch geht das Kurzlehrbuch von der Prämisse aus, dass Wortlaut und Systematik für das Normverständnis im Studium und Examen besonders wichtig sind. Inhaltlich wird das Prinzip der Privatautonomie betont, das sowohl für Verträge als auch für den Rechtsschutz durch gesetzliche Schuldverhältnisse von herausragender Bedeutung ist. Ziel ist damit eine gesetzesnahe und zugleich prinzipiengeleitete Darstellung des Schuldrechts.

Das Kurzlehrbuch vereint das Allgemeine und Besondere Schuldrecht in einem Band. Es eignet sich sowohl für das Studium als auch zur Examensvorbereitung. Das Buch zeichnet sich durch die Konzentration auf das Wesentliche aus: Es behandelt nur Schuldverhältnisse, die nicht Gegenstand eigener Nebenfächer sind. Schuldverhältnisse mit Examensrelevanz werden mit allen wesentlichen Problemstellungen dargestellt. Methodisch geht das Kurzlehrbuch von der Prämisse aus, dass Wortlaut und Systematik für das Normverständnis im Studium und Examen besonders wichtig sind. Inhaltlich wird das Prinzip der Privatautonomie betont, das sowohl für Verträge als auch für den Rechtsschutz durch gesetzliche Schuldverhältnisse von herausragender Bedeutung ist. Ziel ist damit eine gesetzesnahe und zugleich prinzipiengeleitete Darstellung des Schuldrechts.

Schuldrecht

This book presents a rigorous, practitioner-ready framework for determining when interventional causal claims can be validly drawn from observational data. By integrating potential outcomes (PO), structural causal models (SCMs), directed acyclic graphs (DAGs), quasi-experimental and longitudinal designs, information-theoretic approaches, and modern machine-learning methods with decision-analytic principles, it identifies necessary conditions for each step of the causal inference process, from defining estimands and identifying causal effects to study design, measurement, estimation, interpretation, robustness, and external validity. The framework is operationalized through practical checklists, tables, diagnostic and falsification tests, and AI-assisted tools, making it accessible across fields such as epidemiology, environmental and occupational health, and regulatory risk analysis. Designed to meet the needs of professionals making high-stakes decisions based on nonexperimental data, the book addresses the lack of clear, testable criteria for credible causal inference. Real-world examples throughout the book illustrate diagnostics, falsification tests, and robustness checks, linking evidence directly to decision-making. Bridging multiple causal frameworks and modern machine-learning methods, it equips readers to assess when data support cause-and-effect conclusions, supporting more responsible, evidence-based policy and risk management.The book offers health risk analysts, epidemiologists, and policy professionals a practical guide to valid causal inference from observational data. It is also ideal for graduate students and workshop participants in data science, decision analysis, risk analysis, and AI/ML applications.

Valid Causal Inference from Observational Data

Springer Texts in Business and Economics

The first volume of this book discusses in detail the role of banks in the economy before focussing on the provision of loans and their financing through deposits. These core activities by banks are analysed in detail, including how banks deal with strategic default, what role collateral plays in the lending process, how important relationship banking is to banks and borrowers, amongst many other topics. The implications for banks of financing long-term loans with short-term deposits are considered alongside remedies to overcome the resulting problems of this are explored. With deposits also being important for depositors as a means of making payments for goods and services, such account services are also covered in this volume.

The first volume of this book discusses in detail the role of banks in the economy before focussing on the provision of loans and their financing through deposits. These core activities by banks are analysed in detail, including how banks deal with strategic default, what role collateral plays in the lending process, how important relationship banking is to banks and borrowers, amongst many other topics. The implications for banks of financing long-term loans with short-term deposits are considered alongside remedies to overcome the resulting problems of this are explored. With deposits also being important for depositors as a means of making payments for goods and services, such account services are also covered in this volume.

Core Activities of Commercial Banks

Theoretical Foundations of Commercial Banking - Vol.1

FREIHEIT HAUS - Die physische Befreiungsmaschine Die moderne Zivilisation basiert auf einer chronischen ökonomischen Erpressung. Gefangen im historischen Konstrukt der Miete - dessen Ursprung im antiken Rom liegt - und fixiert in einem System astronomischer Fixkosten, hat der Mensch die Kontrolle über seine existenziellen Grundlagen verloren. Dieses Buch liefert die radikale architektonische, bauphysikalische und stoffwechselbiologische Notbremse. Dipl.-Ing. M.Sc. Architekt Tom Maximilian Kremer bricht mit den Dogmen der klassischen Immobilienwirtschaft und liefert das unbestechliche, mathematisch optimierte Lastenheft für ein fixkostenfreies Leben. Schritt für Schritt dokumentiert dieses Manifest die exakte Konstruktion eines solargesteuerten Dreisegment-Baukörpers aus den ökologischen Primärstoffen Stroh, Lehm und Holz. Konsequent optimiert auf ein striktes Zwei-Personen-Konstruktionslimit, wird die Errichtung ohne schweres Gerät, ohne Bankkredit und ohne Zinslast physisch realisierbar. Vom autarken Kreislaufsystem der technischen Gebäudeausrüstung über den strategischen B2B-Einkaufs-Hack zur maximalen Budgetkontrolle bis hin zur krisenfesten Ur-Nahrungsmatrix nach Hildegard von Bingen: Freiheit Haus ist keine theoretische Utopie. Es ist eine rasiermesserscharfe, baupraktische Exekutions-Anleitung zur vollkommenen Wiederherstellung der individuellen Souveränität im Raum. Ein Manifest für das plattformunabhängige Leben. Der Ausbruch aus der Matrix des Wohnzwangs ist eine Frage der präzisen Ausführung. Deine Bauanleitung zur Freiheit.

Die physische Befreiungsmaschine

FREIHEIT HAUS

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

Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems

This volume would prove to be a beneficial textbook option for economics faculties wishing to offer a PhD level course on quantitative developmental economics or applied economics. This reference volume offers a gentle introduction to various state-of-the-art mathematical and econometric modelling techniques with detailed applications. Each chapter, written by experienced scholars, describe a particular quantitative method for economic modelling and policy analysis. The chapters not only cover the theoretical foundations in a student-friendly language but also provide step-by-step guide to computational aspects. Real-world applications, given in each chapter, focus on the socio-economic conditions and well-being of people in the developing economies and middle-income countries.

Quantitative Methods for Applied Development Economics and Policy Analysis

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.

Für empirische Analysen ist die deskriptive Statistik zur Darstellung von Stichprobenergebnissen alleine nicht ausreichend. Die Wirksamkeit empirischer Beobachtungen lässt sich jedoch mittels statistischer Signifikanztests überprüfen. Dieses Buch gibt einen guten Überblick über eine Vielzahl verschiedener Tests, mit denen die Gültigkeit einzelner Parameter und ganzer Verteilungen untersucht werden können.

Signifikanztests im Überblick

Einfach nur Statistik

Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics Series

"Liquidity Illusion is a significant contribution to the mathematical theory of asset valuation. Asaf brings together mean-field game theory, stochastic control, and general equilibrium analysis in a framework that is both mathematically rigorous and applicable to the practice of institutional investment. The identification of the McKean-Vlasov externality in private capital markets-and its correction through a uniquely derived Pigouvian instrument-is genuinely novel. This book could reshape how the profession thinks about illiquidity risk." - Robert J. Elliott, Emeritus RBC Financial Group Professor of Finance, University of CalgaryLiquidity Illusion: The General Equilibrium Theory of Private Capital Valuation addresses an open question: how to value private-market assets when the liquidity premium is stochastic, shaped by collective investor behaviour, and productive of externalities in secondary markets.The starting point is DCF. Endorsed by the International Private Equity and Venture Capital Valuation guidelines and embedded in regulation from Solvency II to AIFMD, DCF is structurally unsuited to private assets - not through parameter misuse, but because it holds the liquidity premium fixed where private-market liquidity is stochastic and governed by McKean-Vlasov mean-field interactions. This book replaces it with a rigorous, empirically calibrated framework. GELAV generalises DCF, yielding five results with direct implications for investment and regulation.The book serves two audiences. Section One (Chapters 1-9) is for practitioners-investment officers, fund managers, regulators, and sophisticated LPs wanting to understand and improve current valuation practices. No advanced math is needed. Section Two (Chapters 10-20) is for researchers-PhD students, academics, and quants seeking full math derivations.Features <ul> <li>The first continuous-time general-equilibrium model of private-capital valuation</li> <li>Five new theorems with calibrated numerical content</li> <li>Two-part structure that serves practitioners and researchers</li> <li>Direct connection to live regulation</li> <li>Reproducible computational platform</li> </ul>

The General Equilibrium Theory of Private Capital Valuation

Liquidity Illusion

Contributions to Economics

A Dynamic and Stochastic Framework

Business Taxation in a Volatile World

Wissensvermittlung gelingt besonders gut, wenn sie mit praktischem Arbeiten und interaktiven Elementen verknüpft ist. Deshalb gewinnen experimentelle und modellgestützte Lehrmaterialien – auch im Umgang mit KI – zunehmend an Bedeutung. Das Arbeitsbuch zur zweiten Auflage von „Betriebswirtschaftslehre – Eine Einführung (mit KI-Bezug)“ vertieft diesen Ansatz und zeigt, wie betriebswirtschaftliche Zusammenhänge mithilfe wirtschaftskybernetischer Methoden modellbasiert analysiert und angewendet werden können. Anhand ausgewählter Fallbeispiele wird demonstriert, wie zentrale betriebswirtschaftliche Größen in rechen- und simulationsfähige Modelle überführt werden. Auf diese Weise wird transparent, von welchen Einflussfaktoren Zielgrößen abhängen, wie sie gesteuert werden können und wie sensibel sie auf Veränderungen reagieren. Ein besonderer Fokus liegt auf der Visualisierung der Modellzusammenhänge mit Signalflussdiagrammen sowie deren Umsetzung in Excel. Die integrierten Formulare und Makros ermöglichen interaktive Simulationen. Zudem wird die Verbindung von Excel-Anwendungen mit KI-Modellen, etwa ChatGPT, aufgegriffen. Der Inhalt • &nbsp; &nbsp;Modell und Modellmethodik • &nbsp; &nbsp;Wirtschaftskybernetische Modellbildung • &nbsp; &nbsp;Wirtschaftskybernetik und Controlling (mit KI-Bezug)Der Autor Siegfried von Känel, vormals Professor Kybernetik an der Technischen Universität Dresden Er ist Gründer und langjähriger Inhaber des „IWK - Institut für Wirtschaftskybernetik und Computer- &amp; Web-Based-Training“ und entwickelt und publiziert seit vielen Jahren vornehmlich interaktive Lernsoftware zu volks- und betriebswirtschaftlichen Fachgebieten.

Wissensaneignung und Wissensvertiefung sollte im Lernprozess vorrangig mit praktischem Tun und mit Interaktivitäten verbunden sein. Damit rückt das Experiment bzw. die experimentelle Methode in das besondere Interessenfeld von Lehr- und Lernprozessen.Das vorliegende Arbeitsbuch ergänzt das Lehrbuch „Betriebswirtschaftslehre - Eine Einführung“. Es wird anschaulich ein spezieller Zugang zur Anwendung der experimentellen Methode offeriert: Anhand ausgewählter Fallbeispiele wird gezeigt, wie unter Nutzung kybernetischer Erkenntnisse und Methoden sowie unter Einsatz von MS Excel der Zusammenhang zwischen den untersuchten betriebswirtschaftlichen Grundgrößen in rechen- und simulationsfähige Modelle abgebildet werden kann. Auf diese Weise kann demonstriert werden, von welchen Inputgrößen, Übertragungsfaktoren und sonstigen Einflussgrößen die jeweilige zu steuernde Zielgröße abhängt, über welche Modellparameter (als Steuergrößen) diese Größe direkt zu beeinflussen ist und mit welcher „Empfindlichkeit“ (Sensivität) die Zielgröße auf derartige Parameteränderungen reagiert. Die jeweiligen Grafik-Elemente können zudem mit Programmbausteinen unter Nutzung der Programmiersprache "Visual Basic for Application" (VBA) verbunden werden, so dass Variationsrechnungen durchgeführt und ausgewertet werden könnenGroßer Wert wird dabei auch auf die Visualisierung des Zusammenhangs der Modellparameter gelegt, wobei die Symbole und Regeln für die Signalflussdiagrammtechnik der kybernetischen Regelungstheorie zur Anwendung kommen.

Wirtschaftskybernetische Modelle mit Excel-basierten Fallbeispielen

Arbeitsbuch zu Betriebswirtschaftslehre – Eine Einführung

Statistik-Fallstudien mit Excel

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