Einführung in die empirische Datenanalyse -- Regressionsanalyse -- Varianzanalyse -- Kontingenzanalyse (Kreuztabellierung) -- Logistische Regression -- Diskriminanzanalyse -- Faktorenanalyse -- Clusteranalyse -- Conjointanalyse.

Quantitative Datenanalyse ist ein unverzichtbares Werkzeug in der digitalen Wissensgesellschaft. Dieses Lehrbuch bietet eine leicht verständliche Einführung in die Thematik für Studium und Berufsalltag. Besondere Aufmerksamkeit wird dabei der Abhängigkeitsmessung gewidmet, da sie...

Teil I Deskriptive Statistik -- Einführung -- Eindimensionale empirische Verteilungen -- Eindimensionale Maßzahlen -- Konzentrationsmessung -- Zweidimensionale Maßzahlen -- Einfache lineare Regression -- Verhältniszahlen -- Teil II Wahrscheinlichkeitsrechnung -- Wahrscheinlichkeitsrechnung...

Aufgaben und Lösungen in den Bereichen -- Statistische Grundbegriffe, Datenerhebung, Datendeskription, SPSS-Datenmanagement -- Stochastik und statistischer Induktion -- Zusammenhangsanalyse, Regressionsanalyse, Zeitreihenanalyse, Faktorenanalyse, Clusteranalyse und Baumanalyse.

Einleitung -- Grundlagen der Leistungsanalyse automatisierter Lagersysteme -- Stand der Forschung -- Stationäre Analyse der Lagerprozesse mittels Markovketten -- Modellierung mittels geschlossener Warteschlangennetze -- Einsatz der Modelle für die Leistungsanalyse von Lagersystemen -- Fazit...

Vorwort -- Einführung -- Ablauf der statistischen Untersuchung -- Parameter von Häufigkeitsverteilungen -- Verhältniszahlen -- Indexzahlen.-Zeitreihenanalysen -- Zusammenhang zwischen zwei Merkmalen -- Lösung ausgewählter Übungsaufgaben -- Stichwortverzeichnis.

Data Science trägt wesentlich zu einer schnelleren Nutzbarmachung von Markt-, Kunden- und Nutzerdaten bei, inklusive der Analyse von Daten aus Sozialen Netzwerken. Wo früher klassische Statistik für Berechnungen und Vorhersagen herangezogen wurde, da erlauben heute Open-Source-Werkzeuge wie R...

Ziel dieses Übungsbuches ist es, den Studierenden eine umfassende Möglichkeit zu geben, ihre bereits erworbenen Statistik-Kenntnisse intensiv zu nutzen und zu vertiefen. Dazu dienen die zahlreichen praxisorientierten Übungsaufgaben zur beschreibenden Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und...

Preface -- 1 Ranking -- 2 Online Learning -- 3 Recommendation Systems -- 4 Classification -- 5 Clustering -- 6 Linear Regression -- 7 Sparse Recovery -- 8 Neural Networks -- 9 Decision Trees -- 10 Solutions.

Introduction -- The One-Way Error Component Regression Model -- The Two-Way Error Component Regression Model -- Test of Hypotheses with Panel Data -- Heteroskedasticity and Serial Correlation in the Error Component Model -- Seemingly Unrelated Regressions with Error Components -- Simultaneous...