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Statistische Methoden der VWL und BWL (Schira, Josef)
Statistische Methoden der VWL und BWL , Der Klassiker der Statistik vermittelt Studierenden der Wirtschaftswissenschaften grundlegendes Statistikwissen, wie es an den deutschen Hochschulen gelehrt wird. Auf einzigartige Weise gelingt es dem Werk, die Theorie mit hochaktuellen Fällen aus Wirtschaft, Staat und Politik zu verbinden. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 6., aktualisierte Auflage, Erscheinungsjahr: 20210401, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Pearson Studium - Economic VWL##, Autoren: Schira, Josef, Auflage: 21006, Auflage/Ausgabe: 6., aktualisierte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 625, Themenüberschrift: BUSINESS & ECONOMICS / Business Mathematics, Keyword: BWL; Betriebswirtschaft; Mathematik; Quantitative Methoden; Schließende Statistik; Statistik; Statistische Methoden; VWL; Volkswirstchaft; Wahrscheinlichkeitsrechnung; Wirtschaftswissenschaften; Ökonometrie, Fachschema: Betriebswirtschaft - Betriebswirtschaftslehre~Statistik~Nationalökonomie~Volkswirtschaft - Volkswirtschaftslehre - Volkswirt~Ökonometrie~Statistik / Wirtschaftsstatistik~Wirtschaftsstatistik~Wirtschaft / Wirtschaftsmathematik~Wirtschaftsmathematik~Wirtschaftsrechnen, Fachkategorie: Wirtschaftsmathematik und -informatik, IT-Management, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Wirtschaft/Allgemeines, Lexika, Geschichte, Fachkategorie: Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Pearson Studium, Verlag: Pearson Studium, Länge: 246, Breite: 203, Höhe: 38, Gewicht: 1400, Produktform: Gebunden, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger EAN: 9783868942996 9783868941173 9783868940206 9783827371638 9783827370419, Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0025, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 714424
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Datenanalyse mit Python (McKinney, Wes)
Datenanalyse mit Python , Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4 Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy und Jupyter kennen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230302, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: McKinney, Wes, Übersetzung: Lichtenberg, Kathrin~Demmig, Thomas, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 556, Keyword: Big Data; Data Mining; Data Science; IPython; Jupyter; Jupyter notebook; NumPy; Python 3.10; matplotlib; pandas 1.4, Fachschema: Data Mining (EDV)~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Datenverarbeitung / Simulation~Informatik~Informationsverarbeitung (EDV)~Internet / Programmierung~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Data Mining, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 241, Breite: 168, Höhe: 35, Gewicht: 999, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger: 2660049, Vorgänger EAN: 9783960090809 9783960090007 9783864903038 9783958750739, andere Sprache: 9781491957660, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0120, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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JANITZA Cloud Connector Cloud Connector M
Datenübertragungsgateway für Energiemonitoring-Portal GridVis Cloud. Hutschieneneinbaugerät, 55 x 175 x 92,3 mm (BxHxT)Versorgungsspannung: 12-32 V DC mittels SchraubklemmenStromaufnahme: 2,7 ADatenabfrage der Messgeräte im lokalen LAN über Ethernet mit Modbus/TCP und OPC-UA. Integrierte Weboberfläche zur Statusanzeige und Konfiguration.Automatischer Erkennung der Janitza Messgeräte mit Netzwerk-Schnittstelle. Manuelle Anlage von Messgeräten mit Modbus-Client/Server-Aufbau. Integration von Fremdgeräten via Modbus-Profil-Upload.Datenübertragung der abgefragten Messdaten über das lokale LAN und einen Internetzugang zur GridVis Cloud.Ausstattung:Robustes AluminiumgehäusePeripherie:4x USB-Port2x Ethernet RJ45 (10/100/1000 Mbit)1x HDMI Ausgang1x Display-Port1x DSUB 9 pol mit RS485Zubehör (inklusiv):InstallationsanleitungZusätzlich wird benötigt:Netzteil 24 V DC
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Wetter, Viren und Wahrscheinlichkeit (Stewart, Ian)
Wetter, Viren und Wahrscheinlichkeit , Wir leben in unsicheren Zeiten, manches scheint gerade ungewiss - Corona und das Klima etwa. Wir möchten unsere Zukunft gerne kennen, statt den Ereignissen einfach ausgesetzt zu sein: Ob es um das Wetter geht, die Börsenkurse, unsere Chancen vor Gericht oder beim Lotto, das Geschlecht unseres Kindes, die Berechnung einer Herdenimpfung. Und man kann das tatsächlich näherungsweise herausfinden. Wie - das zeigt uns der britische Kult-Mathematiker Ian Stewart in diesem Buch. Wie machen wir aus Nichtwissen Wissen? Wie bekommen wir mehr Sicherheit, welche unserer Entscheidungen die beste ist? Wenn es darum geht, das scheinbar Zufällige zu beherrschen, haben wir es mit den Mitteln der Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung weit gebracht. Heute können wir vielfältige Formen von Unwissen bis zu einem gewissen Grad mess- und handhabbar machen. Allerdings, das zeigt Ian Stewart auch, haben wir in unserem Jahrhunderte währenden Bemühen, uns mit dem Unbekannten bekannt zu machen, immer auch neue Ungewissheiten entdeckt. Und oft genug gab es dabei fatale Fehlurteile. Man muss also schon wissen, wie es geht. Ian Stewart führt es uns gewohnt kurzweilig und mit leichter Hand vor. , Nachschlagewerke & Lexika > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20220215, Autoren: Stewart, Ian, Übersetzung: Niehaus, Monika~Schuh, Bernd, Seitenzahl/Blattzahl: 416, Abbildungen: Zahlr. s/w Abbildungen, Keyword: Affenpocken; Astronomie; Chaostheorie; Geschichte der Mathematik; Kulturgeschichte; Mathematik; Menschheitsgeschichte; Meteorologie; Naturwissenschaften; Quote; Ungewissheit; Wahrscheinlichkeitsrechnung; Würfeln; erzählendes Sachbuch; mathematische Rätsel, Fachschema: Mittelalter~Achtzehntes Jahrhundert~Zwanzigstes Jahrhundert~Geistesgeschichte~Mathematik / Philosophie, Geisteswissenschaften~Stochastik~Mathematik / Geschichte, Fachkategorie: Philosophie der Mathematik~Bayesianische Inferenz~Geschichte der Mathematik~Die Natur: Sachbuch~Populärwissenschaftliche Werke, Region: Europa, Zeitraum: 1000 bis 1500 nach Christus~18. Jahrhundert (1700 bis 1799 n. Chr.)~20. Jahrhundert (1900 bis 1999 n. Chr.), Warengruppe: HC/Naturwissenschaften/Technik allg., Fachkategorie: Ideengeschichte, Geistesgeschichte, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Rowohlt Verlag GmbH, Verlag: Rowohlt Verlag GmbH, Verlag: Rowohlt Verlag GmbH, Länge: 216, Breite: 148, Höhe: 39, Gewicht: 608, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2687833
Preis: 22.00 € | Versand*: 0 €
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Was ist ein quantil Statistik?
Was ist ein quantil Statistik? Ein Quantil in der Statistik ist ein Wert, der eine geordnete Datenmenge in gleich große Teile aufteilt. Zum Beispiel teilt das 25. Quantil eine Datenmenge in vier gleich große Teile auf, wobei 25% der Daten unterhalb dieses Wertes liegen. Quantile werden häufig verwendet, um Verteilungen zu beschreiben und zu analysieren, da sie robust gegenüber Ausreißern sind. Sie helfen auch dabei, die Streuung und die zentrale Tendenz von Daten zu verstehen. In der Praxis werden Quantile oft verwendet, um Entscheidungen zu treffen oder Trends in Daten zu identifizieren.
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Was ist das Quantil einer Datenverteilung und wie wird es berechnet?
Ein Quantil einer Datenverteilung ist ein Wert, der die Daten in gleich große Teile aufteilt. Es wird berechnet, indem man die Daten sortiert und den entsprechenden Wert anhand eines Prozentsatzes auswählt. Zum Beispiel ist das 50. Perzentil das Median der Datenverteilung.
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Welche Methoden werden zur Quantifizierung von Daten in der Statistik verwendet?
In der Statistik werden verschiedene Methoden wie Mittelwert, Median und Modus verwendet, um Daten zu quantifizieren. Des Weiteren werden Streuungsmaße wie Standardabweichung und Varianz genutzt, um die Verteilung der Daten zu beschreiben. Zudem kommen auch Korrelationskoeffizienten zum Einsatz, um Zusammenhänge zwischen verschiedenen Variablen zu analysieren.
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Was ist statistische Wahrscheinlichkeit?
Was ist statistische Wahrscheinlichkeit? Statistische Wahrscheinlichkeit bezieht sich auf die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmtes Ereignis basierend auf historischen Daten oder Beobachtungen eintritt. Sie wird oft verwendet, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen. Die statistische Wahrscheinlichkeit wird durch die Anzahl der möglichen Ergebnisse eines Experiments und die Anzahl der günstigen Ergebnisse bestimmt. Sie ist ein wichtiger Begriff in der Statistik und wird verwendet, um Risiken zu bewerten und Entscheidungen zu treffen.
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Daten, Häufigkeit und Wahrscheinlichkeit (Behring, Karin)
Daten, Häufigkeit und Wahrscheinlichkeit , Die Lebenswirklichkeit von Grundschulkindern umfasst auch vom Zufall bestimmte Phänomene, wie sie zum Beispiel bei Würfelspielen oder in der Lotterie auftreten. Mit diesen Materialien lernen die Schüler, zufällige Ereignisse präziser zu erfassen, zu durchleuchten und einfache mathematische Aussagen darüber zu treffen. Die Aufgabenkarten zum selbstständigen Bearbeiten enthalten differenzierte Knobel- und Denkaufgaben, die zur Übung und Vorbereitung der Testaufgaben eingesetzt werden können. Die Schüler spielen Entscheidungsspiele mit dem Spielkreisel, lernen Gewinnchancen bei Spielen einzuschätzen, machen Testaufgaben zum Würfeln und ziehen Lose und Plättchen. Die 13 Testaufgaben orientieren sich an den in den Bildungsstandards für den Mathematikunterricht formulierten Kompetenzen. Bei jedem Test sind inhaltsbezogene und allgemeine mathematische Kompetenzen ausgewiesen, ebenso der Anforderungsbereich nach den Bildungsstandards. , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 201101, Produktform: Geheftet, Titel der Reihe: Bergedorfer Unterrichtsideen##, Autoren: Behring, Karin, Seitenzahl/Blattzahl: 46, Keyword: 2. bis 4. Klasse; Daten & Zufall; Grundschule; Mathematik, Fachschema: Mathematik / Lehrermaterial~Didaktik~Unterricht / Didaktik, Bildungsmedien Fächer: Mathematik, Algebra, Geometrie, Bildungszweck: für den Primarbereich, Fachkategorie: Unterrichtsmaterialien, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Persen Verlag i.d. AAP, Verlag: Persen Verlag i.d. AAP, Verlag: Persen Verlag in der AAP Lehrerwelt GmbH, Länge: 297, Breite: 126, Höhe: 5, Gewicht: 163, Produktform: Geheftet, Genre: Schule und Lernen, Genre: Schule und Lernen, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0020, Tendenz: +1, Schulform: Grundschule, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Schulbuch, WolkenId: 1061555
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Fahrmeir, Ludwig: Statistik
Statistik , Dieses Lehrbuch liefert eine umfassende Darstellung der deskriptiven und induktiven Statistik sowie moderner Methoden der explorativen Datenanalyse. Dabei stehen inhaltliche Motivation, Interpretation und Verständnis der Methoden im Vordergrund. Unterstützt werden diese durch zahlreiche Grafiken und Anwendungsbeispiele, die auf realen Daten basieren, sowie passende exemplarische R -Codes und Datensätze. Die im Buch beschriebenen Ergebnisse können außerdem anhand der online zur Verfügung stehenden Materialien reproduziert sowie um eigene Analysen ergänzt werden. Eine kurze Einführung in die freie Programmiersprache R ist ebenfalls enthalten. Hervorhebungen erhöhen die Lesbarkeit und Übersichtlichkeit. Das Buch eignet sich als vorlesungsbegleitende Lektüre, aber auch zum Selbststudium. Für die 9. Auflage wurde das Buch inhaltlich überarbeitet und ergänzt. Leserinnen und Leser erhalten nun in der Springer-Nature-Flashcards-App zusätzlich kostenfreien Zugriff auf über 100 exklusive Lernfragen, mit denen sie ihr Wissen überprüfen können. Die Autorinnen und Autoren Prof. Dr. Ludwig Fahrmeir war Professor für Statistik an der Universität Regensburg und der LMU München. Prof. Dr. Christian Heumann ist Professor am Institut für Statistik der LMU München. Dr. Rita Künstler war wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Statistik der LMU München. Prof. Dr. Iris Pigeot ist Professorin an der Universität Bremen und Direktorin des Leibniz-Instituts für Präventionsforschung und Epidemiologie - BIPS. Prof. Dr. Gerhard Tutz war Professor für Statistik an der TU Berlin und der LMU München. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Kleine Formelsammlung Statistik
Kleine Formelsammlung Statistik
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Datalore Cloud
Wie man JetBrains Datalore für Datenanalyse-Meisterwerke nutzt Verbringen Sie Stunden damit, zwischen verschiedenen Tools für Ihre Datenanalyse zu wechseln? Sie sind nicht allein - 67% der Datenanalysten geben an, dass sie täglich wertvolle Zeit durch ineffiziente Arbeitsabläufe verlieren. JetBrains Datalore löst genau dieses Problem. Als leistungsstarke, cloudbasierte Plattform vereint sie Jupyter Notebooks, Collaboration-Tools und fortschrittliche Analysefunktionen in einer einzigen Umgebung. Viele Nutzer auf Reddit bestätigen, dass JetBrains Datalore im Vergleich zu DataSpell besonders bei der Team-Zusammenarbeit überzeugt. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie JetBrains Datalore optimal für Ihre Datenanalyse-Projekte einsetzen können. Von der Installation bis zur fortgeschrittenen Nutzung - wir decken alles ab, was Sie für erfolgreiche Datenanalysen brauchen. Lassen S...
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Welche Methoden können für die statistische Auswertung von Datensätzen angewendet werden?
Für die statistische Auswertung von Datensätzen können verschiedene Methoden wie deskriptive Statistik, Inferenzstatistik und Regressionsanalyse angewendet werden. Deskriptive Statistik hilft dabei, Daten zu beschreiben und zu visualisieren. Inferenzstatistik ermöglicht es, Schlussfolgerungen über eine Population basierend auf Stichproben zu ziehen. Die Regressionsanalyse wird verwendet, um Beziehungen zwischen Variablen zu untersuchen und Vorhersagen zu treffen.
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Wie bestimmt man das 95. Quantil in der Statistik?
Um das 95. Quantil in der Statistik zu bestimmen, ordnet man die Daten in aufsteigender Reihenfolge und teilt sie in 100 gleich große Teile auf. Das 95. Quantil ist dann der Wert, der 95% der Daten kleiner oder gleich ist und 5% der Daten größer oder gleich ist.
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Welche Cloud?
Es gibt verschiedene Cloud-Anbieter wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP) und viele mehr. Jeder Anbieter bietet verschiedene Dienste und Funktionen an, um Daten und Anwendungen in der Cloud zu speichern und zu verwalten. Die Wahl der richtigen Cloud hängt von den individuellen Anforderungen und Präferenzen ab.
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Wie erfolgt die statistische Auswertung einer Abschlussarbeit?
Die statistische Auswertung einer Abschlussarbeit erfolgt in der Regel in mehreren Schritten. Zunächst werden die erhobenen Daten auf Plausibilität und Vollständigkeit überprüft. Anschließend werden geeignete statistische Verfahren ausgewählt und angewendet, um die Forschungsfragen zu beantworten. Die Ergebnisse werden interpretiert und in Form von Tabellen, Grafiken oder Texten präsentiert.
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