Hier sammle ich nochmal neu und frisch, Artikel die fehlen oder ausgebaut werden müssen. Und die in dieser Kategorie potentiell durch mich zu bearbeiten sind.

Stubs / Bausteinwettbewerb

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Wirtschaft

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VWL - Advanced

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BWL Krams

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Personen (Wirtschaft)

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PCR: Methode im Detail

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  • Ausgangsdaten:   sei der Vektor der beobachteten Outcomes und   die entsprechenden Datenmatrix der beobachteten Kovariaten, wobei   für die Anzahl an Beobachtungen in der Stichprobe und   für die Anzahl an Variablen steht (es gelte  ). Each of the   rows of   denotes one set of observations for the   dimensional covariate and the respective entry of   denotes the corresponding observed outcome.

Data Pre-processing: Assume that   and each of the   columns of   have already been centered so that all of them have zero empirical means. This centering step is crucial (at least for the columns of  ) since PCR involves the use of PCA on   and PCA is sensitive to centering of the data.

Underlying Model: Following centering, the standard Gauss–Markov linear regression model for   on   can be represented as:   where,   denotes the unknown parameter vector of regression coefficients and   denotes the vector of random errors with   and   for some unknown variance parameter  

Objective: The primary goal is to obtain an efficient estimator   for the parameter  , based on the data. One frequently used approach for this is ordinary least squares regression which, assuming   is full column rank, gives the unbiased estimator:   of  . PCR is another technique that may be used for the same purpose of estimating  .

PCA Step: PCR starts by performing a PCA on the centered data matrix  . For this, let   denote the singular value decomposition of   where,   with   denoting the non-negative singular values of  , while the columns of   and   are both orthonormal sets of vectors denoting the left and right singular vectors of   respectively.

The Principal Components:   gives a spectral decomposition of   where   with   denoting the non-negative eigenvalues (also known as the principal values) of  , while the columns of   denote the corresponding orthonormal set of eigenvectors. Then,   and   respectively denote the   principal component and the   principal component direction (or, PCA loading) corresponding to the   largest principal value   for each  .

Derived covariates: For any  , let   denote the   matrix with orthonormal columns consisting of the first   columns of  . Let     denote the   matrix having the first   principal components as its columns.   may be viewed as the data matrix obtained by using the transformed covariates   instead of using the original covariates  .

The PCR Estimator: Let   denote the vector of estimated regression coefficients obtained by ordinary least squares regression of the response vector   on the data matrix  . Then, for any  , the final PCR estimator of   based on using the first   principal components is given by:  .

Wiwi-Wiki-Projekt Checkliste

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  1. Rybczynski-Theorem
  2. Leontief-Paradoxon
  3. Terms of Trade
  4. Komparativer Kostenvorteil
  5. Ricardo-Modell
  6. Grubel-Lloyd-Index
  7. Handelsgleichgewicht
  8. Prebisch-Singer-These
  9. Revealed Comparative Advantage
  10. Verelendungswachstum
  11. Faktorpreisausgleichstheorem
  12. Stolper-Samuelson-Theorem

Psychologie

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Experimentalpsychologie

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Biopsychologie

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Sozialpsycho & A/O-Psycho

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Personen (Psychologie)

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literatur nach fachgebieten ordnen

vergleich engl, orga-strukturen

http://www.amazon.de/s?ie=UTF8&tag=firefox-de-21&index=blended&link_code=qs&field-keywords=organisation&sourceid=Mozilla-search einbauen, und anmelden

Organisation: Theorie, Design und Wandel von Gareth R. Jones und Ricarda B. Bouncken Organisation von Alfred Kieser und Peter Walgenbach Organisation von Dietmar Vahs Organisation: Grundlagen moderner Organisationsgestalt... Mit Fallstudien von Georg Schreyögg Organisation: Eine ökonomische Perspektive von Arnold Picot, Helmut Dietl, und Egon Franck

-> generalisation von bwl und soziologie nicht möglich -> am besten, beide getrennt behandeln, trotz parallelen -> redundanz schafft klarheit


---> orga-theorien nur dann erwähnen, wenn sie in dem fachgebiet auch anwendung finden

-> "orga-theorie"-kategorie -> gehört zur bwl

wissenschaftler entwickeln theorien nicht gezielt 'für' eine wissenschaft, bwl relativ neu, benutzt dass was grad gebraucht wird soziologie, psychologie, statistik, etc.

orga-theorien neutraler darstellen und erklären, wie die fachbereiche sie benutzen bzw. welchen teil

schon getrennt: http://de.wikipedia.org/wiki/Betriebswirtschaftliche_Organisationslehre http://de.wikipedia.org/wiki/Organisationspsychologie http://de.wikipedia.org/wiki/Organisationssoziologie

 
High accuracy, but low precision
 
High precision, but low accuracy

Accuracy is the degree of veracity while precision is the degree of reproducibility.

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