| 書(shū)目名稱(chēng) | Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler | | 副標(biāo)題 | In 60 fachübergreife | | 編輯 | Vladimir Shikhman | | 視頻video | http://file.papertrans.cn/628/627256/627256.mp4 | | 概述 | Benutzerfreundlich gegliedert für Studierende und Lehrende.Die 60 Vorlesungseinheiten eignen sich für eine zweisemestrige Vorlesung.Jede Vorlesung startet mit einer ?konomischen Fragestellung, die mod | | 叢書(shū)名稱(chēng) | Studienbücher Wirtschaftsmathematik | | 圖書(shū)封面 |  | | 描述 | Dieses Lehrbuch pr?sentiert in 60 Kapiteln (Vorlesungseinheiten) eine Fülle interessanter???konomischer Problemstellungen, die mathematisch ausführlich unterlegt werden. Die Gliederung ist sehr benutzerfreundlich sowohl für Studierende als auch für Lehrende und eignet sich gut für einen kompletten Vorlesungszyklus.?Jedes Kapitel, das einer anderthalbstündigen Vorlesung entspricht,?ist aufgeteilt??in die drei Abschnitte ?konomische Fragestellung?–?Mathematisches Modell?–?Schlussfolgerungen und Fazit.?Die Beispiele kommen aus?wichtigen Teilgebieten der Wirtschaftswissenschaften wie z.B. Mikro- und Makro?konomie, Marketing, Finanzwesen, Big Data Analytics, Controlling, ?konometrie, internationaler Handel, Wirtschaftspolitik, Kundenmanagement. Das didaktische Konzept fu?t auf dem Prinzip der Interdisziplinarit?t. Das Wechselspiel wirtschaftswissenschaftlicher Fragestellungen und mathematischer Methoden zeichnet dieses Lehrbuch inbesonderer Weise aus. Zur prim?ren Zielgruppe geh?ren angehende Wirtschaftswissenschaftler und -informatiker, die sich eine mathematische Grundausbildung aneignen m?chten. Wegen der Vielzahl der betrachteten Modelle ist das Buch auch für ?konomisch interessiert | | 出版日期 | Textbook 2019 | | 關(guān)鍵詞 | Lineare Algebra; Differentialrechnung; Integralrechnung; Optimierung; Wahrscheinlichkeitstheorie; Spielth | | 版次 | 1 | | doi | https://doi.org/10.1007/978-3-658-24543-6 | | isbn_softcover | 978-3-658-24542-9 | | isbn_ebook | 978-3-658-24543-6Series ISSN 2627-2032 Series E-ISSN 2627-2040 | | issn_series | 2627-2032 | | copyright | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2019 |
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GMT+8, 2025-10-23 09:13
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