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Prognosen bewerten

Statistische Grundlagen und praktische Tipps

AutorMichael Feindt, Ulrich Kerzel
VerlagSpringer Gabler
Erscheinungsjahr2014
Seitenanzahl95 Seiten
ISBN9783662446836
FormatPDF
KopierschutzDRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis24,27 EUR
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.

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.

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Blick ins Buch
Inhaltsverzeichnis
Vorwort5
Inhaltsverzeichnis6
Abbildungsverzeichnis8
1 Einleitung12
1.1 Übersicht12
1.2 Literaturübersicht13
2 Statistische Grundlagen17
2.1 Motivation17
2.2 Wahrscheinlichkeitsverteilung17
2.2.1 Definition der Wahrscheinlichkeitsdichte17
2.2.2 Erwartungswerte18
2.2.3 Quantile20
2.2.4 Konfidenzintervall20
2.2.5 Wichtige Wahrscheinlichkeitsdichten21
2.2.6 Beziehung zwischen einem Zählexperiment und der Zeit zwischen Ereignissen25
2.3 Korrelierte Variablen26
2.4 Bayessche Statistik29
2.5 Benfordsches Gesetz32
2.6 Fehlerbehaftete Größen33
2.6.1 Fehler 1. und 2. Art36
3 Erstellen von Prognosen37
3.1 Theoretische Grundlagen37
3.1.1 Prognose als Wahrscheinlichkeitsverteilung39
3.1.2 Kostenfunktion und Prognosegütemaß42
3.2 Die ,,perfekte`` Prognose43
3.3 Punktschätzer und Kostenfunktion46
3.3.1 Allgemeine Kostenfunktion46
3.3.2 Mittlere Quadratische Abweichung47
3.3.3 Mittlere Absolute Abweichung52
3.3.4 Illustration des Verhaltens von MSE, MAD und rMAD54
3.4 Weitere Testgrößen57
3.4.1 Prozentuale Fehlermaße und MAPE57
3.4.2 Theilscher Ungleichheitskoeffizient62
3.5 Zusammenfassung Testgrößen63
3.6 Kombination von Prognosen64
3.6.1 Addition von Prognosen65
3.6.2 Transformation von Prognosen66
4 Bewertung von Prognosen67
4.1 Einleitung67
4.2 Bewertung mittels Kennzahlen68
4.3 Darstellungen69
4.3.1 Übersicht69
4.3.2 Zeitreihe69
4.3.3 Liftchart72
4.3.4 Gini-Index74
4.3.5 Reinheit vs Effizienz75
4.3.6 ROC75
4.3.7 Diagonalplot77
4.3.8 Niveauplot79
4.3.9 Kumulierte Abweichung80
4.3.10 Inverse Quantilsverteilung81
4.4 Statistische Effekte84
4.4.1 Ausreißer84
4.4.2 Diskretisierungseffekte85
4.5 Psychologische Effekte86
4.5.1 Hindsight Bias86
4.5.2 Overconfidence88
5 Schlusswort89
Anhang A Gängige Prognosegütemaße91
A.1 Prognosegütemaße für einzelne Ereignisse91
A.2 Prognosegütemaße für eine Gesamtheit von Ereignissen92
Literatur94

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