Prognosen bewerten: Statistische Grundlagen und praktische Tipps
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Beschreibung
"Prognosen bewerten: Statistische Grundlagen und praktische Tipps" von Ulrich Kerzel bietet eine umfassende Einführung in die Bewertung von Prognosen unter Verwendung statistischer Methoden. Das Buch richtet sich an Leser, die in Bereichen wie Wirtschaft, Meteorologie oder Finanzwesen tätig sind und fundierte Vorhersagen treffen müssen. Kerzel erklärt zunächst die grundlegenden statistischen Konzepte und Theorien, die für die Prognosebewertung notwendig sind. Anschließend werden verschiedene Methoden zur Evaluierung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Prognosen vorgestellt. Der Autor legt besonderen Wert auf praktische Anwendbarkeit und gibt zahlreiche Tipps zur Umsetzung der theoretischen Konzepte in der Praxis. Durch Beispiele und Fallstudien wird das Verständnis vertieft, sodass Leser lernen, Prognosen kritisch zu hinterfragen und zu verbessern.
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Über den Autor
Prof. Dr. Michael Feindt ist Der Kopf hinter Blue Yonder. Erfinder der Software NeuroBayes. Dozent an der Academy. Professor am Karlsruher Institut für Technologie.Im Jahr 2000 hat der Physiker und Predictive-Analytics-Spezialist den inzwischen mehrfach ausgezeichneten NeuroBayes-Algorithmus erfunden. Ziel war, ein Werkzeug für exakte Prognosen zu schaffen - sowohl für die wissenschaftliche Forschung als auch für unterschiedliche Wirtschaftszweige und Fragestellungen in Unternehmen. Im Jahr 2008 gründete Prof. Dr. Michael Feindt die Firma Blue Yonder, um Unternehmen in der Nutzung und Auswertung Ihrer Daten zu unterstützen. Blue Yonder liefert Prognosen und Datenmuster zu unterschiedlichen Fragestellungen wie beispielsweise Absatzprognosen, Kündigungswahrscheinlichkeiten und Dynamische Preisgestaltung. Dr. Ulrich Kerzel ist Leiter der Academy, Senior Data Scientist bei Blue Yonder und renommierter Wissenschaftler mit Forschungserfahrung an der University of Cambridge und am CERN. Ulrich Kerzel hat bei Prof. Dr. Feindt am amerikanischen Fermi National Laboratory promoviert und hat in dieser Zeit wesentlich zur NeuroBayes-Kerntechnologie beigetragen. Nach der Promotion wechselte er zur University of Cambridge, wo er als Senior Research Fellow am renommierten Magdalene College tätig war. Seine Forschungstätigkeit beschäftigte sich mit komplizierten statistischen Analysen, um den Ursprung von Materie und Antimaterie mit Daten des LHCb-Experiments am Large Hadron Collider des CERN, dem weltgrößten Forschungsinstitut für Teilchenphysik, zu verstehen. Diese Tätigkeit setzte er als Research Fellow am CERN fort, bevor er als Senior Data Scientist zu Blue Yonder kam.
- Kartoniert
- 320 Seiten
- Erschienen 2020
- Beltz
- Gebunden
- 830 Seiten
- Erschienen 2017
- Pearson Studium
- Kartoniert
- 248 Seiten
- Erschienen 1996
- Physica
- Gebunden
- 596 Seiten
- Erschienen 2012
- Oldenbourg Wissenschaftsverlag
- Kartoniert
- 358 Seiten
- Erschienen 2019
- Wiley-VCH
- Kartoniert
- 596 Seiten
- Erschienen 2011
- Hogrefe Verlag
- Gebunden
- 448 Seiten
- Erschienen 2001
- Springer
- Gebunden
- 364 Seiten
- Erschienen 2021
- Pabst Science Publishers
- Kartoniert
- 282 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley-VCH
- Kartoniert
- 272 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Hardcover -
- Erschienen 2011
- De Gruyter Oldenbourg
- Kartoniert
- 434 Seiten
- Erschienen 2017
- Wiley-VCH




