Prognosen bewerten
Statistische Grundlagen und praktische Tipps
Nonfiction, Science & Nature, Mathematics, Statistics, Business & Finance
| Author: | Michael Feindt, Ulrich Kerzel | ISBN: | 9783662446836 |
| Publisher: | Springer Berlin Heidelberg | Publication: | December 1, 2014 |
| Imprint: | Springer Gabler | Language: | German |
| Author: | Michael Feindt, Ulrich Kerzel |
| ISBN: | 9783662446836 |
| Publisher: | Springer Berlin Heidelberg |
| Publication: | December 1, 2014 |
| Imprint: | Springer Gabler |
| Language: | German |
Genaue Prognosen bilden die Basis für eine Vielzahl von wirtschaftlichen Entscheidungen und Geschäftsprozessen. In diesem Buch werden die Grundlagen der Erstellung und quantitativen Bewertung von Prognosen erarbeitet. Besonderes Augenmerk wird auf die korrekte statistische Behandlung sowie die Interpretation der Prognose als Wahrscheinlichkeitsverteilung gelegt. Zahlreiche Beispiele aus konkreten Fragestellungen zeigen den Bezug der jeweils erörterten Problemstellungen zur Praxis auf. Darüber hinaus werden viele sich ergänzende Methoden vorgestellt, wie Prognosen in der Praxis bewertet und ihre Vorhersagekraft getestet werden kann.
Das Buch richtet sich vor allem an Praktiker, die im betrieblichen Alltag Prognosen verwenden und datengetrieben automatisierte Entscheidungen treffen.
Genaue Prognosen bilden die Basis für eine Vielzahl von wirtschaftlichen Entscheidungen und Geschäftsprozessen. In diesem Buch werden die Grundlagen der Erstellung und quantitativen Bewertung von Prognosen erarbeitet. Besonderes Augenmerk wird auf die korrekte statistische Behandlung sowie die Interpretation der Prognose als Wahrscheinlichkeitsverteilung gelegt. Zahlreiche Beispiele aus konkreten Fragestellungen zeigen den Bezug der jeweils erörterten Problemstellungen zur Praxis auf. Darüber hinaus werden viele sich ergänzende Methoden vorgestellt, wie Prognosen in der Praxis bewertet und ihre Vorhersagekraft getestet werden kann.
Das Buch richtet sich vor allem an Praktiker, die im betrieblichen Alltag Prognosen verwenden und datengetrieben automatisierte Entscheidungen treffen.
