Bayes - Likelihood?! Teil 2
13. Dezember 2021
Die Bayessche Statistik ist abseits des in heutiger Zeit prominent beigezogenen Vergleichs, ob eine Corona Impfung sinnvoll ist oder nicht, auch für die Unternehmensplanung – und Steuerung ein hilfreiches Instrument, um Daten mit Wissen zu kombinieren und aus der vereinten Kraft beider neue Schlüsse zu ziehen. Teil 2.

Bayes - Likelihood?! Teil 1
29. November 2021
Die Bayessche Statistik ist abseits des in heutiger Zeit prominent beigezogenen Vergleichs, ob eine Corona Impfung sinnvoll ist oder nicht, auch für die Unternehmensplanung – und Steuerung ein hilfreiches Instrument, um Daten mit Wissen zu kombinieren und aus der vereinten Kraft beider neue Schlüsse zu ziehen.

El plan corporativo -  un enfoque basado en la estadística bayesiana
11. November 2021
La estadística bayesiana junto con el método Monte Carlo se puede utilizar de forma eficaz para la planificación empresarial. Se basa en el concepto del conocimiento previo (a-priori), que cuantifica valoraciones subjetivas y permite actualizar este conocimiento previo a partir de nuevos datos.

Corporate planning  - a new approach based on Bayesian statistics
05. September 2021
Bayesian statistics in conjunction with the Monte Carlo approach can be used effectively for corporate planning. It is based on the concept of prior beliefs, which quantifies subjective assessments and allows this prior knowledge to be updated on the basis of new data. By quantifying all possible future outcomes (scenarios), ambitions (target values) can be consistently derived and predictions performed.

Das Zusammenspiel zwischen Planung und Prognose – eine Auslegung nach der modernen, von Bayes geprägten Statistik
31. August 2021
Die von Bayes geprägte Statistik kann in Kombination mit der Monte-Carlo Simulation ideal für die Unternehmensplanung beigezogen werden. Sie fusst auf dem Konzept des Vorwissens (A-priori), welches die subjektiven Einschätzungen quantifiziert und anhand von Daten eine Aktualisierung des Vorwissens erlaubt. Durch die Quantifizierung aller möglicher zukünftiger Zustände (Szenarien) werden Ambitionen (Zielwerte) konsistent hergeleitet und Prognosen ermöglicht.

In defense of risk heat maps - a quantitative interpretation
05. Juli 2021
The "raison d'être" of a comprehensive quantitative analysis using the Monte Carlo approach is an objectively justifiable recommendation for a decision, taking into account uncertainty. For those decision driven people, which still have to use "heat maps" to communicate threats, MC FLO offers an equivalent instrument - the conditional risk matrix.

Risikomatrix – neuer Wein in alten Schläuchen: das Zusammenspiel mit der Unternehmensplanung
05. Juli 2021
Ziel einer umfassenden quantitativen Analyse mittels Monte-Carlo Simulation ist eine objektiv begründbare Entscheidungsempfehlung unter Berücksichtigung von Unsicherheit, etwa bei den Absatzmengen oder Anzahl Cyberangriffe, welches ein Unternehmen ausgesetzt ist. Für diejenigen Personen, die eine quantitative Analyse schätzen, die Resultate davon aber in einer Risikomatrix abzubilden haben, stehen in MC FLO nun die geeigneten Instrumente bereit.

Entscheidungen unter Unsicherheit = Risiko?
24. Mai 2021
Falls Sie nicht allein an Mittelwerten interessiert sind und / oder Abhängigkeiten zu berücksichtigen sind, dann sind Monte-Carlo Simulationen nicht nur geboten, sondern gar erforderlich, um eine datenbasierte Entscheidung herbeizuführen. Dargestellt an einem Modell eines potentiellen Cyberangriffes.

Bayes Statistik - oder warum Dr. Strange den Zeitstein aushändigte
28. März 2021
Kennen Sie die Szene aus den Film "Avengers: Infinity War", in welcher Dr. Strange 14'000'605 mögliche Ausgänge aus dem Kampf gegen den Titan Thanos vor dem geistigen Auge sah und nur in einem Fall die Avengers diesen zu ihrem Gunsten entscheiden konnten? Wie konnten es dann dazu kommen, dass die Avengers - durch die Hand von Iron Man - am Schluss doch noch den Sieg errungen konnten? Die Statistik - insbesondere die Bayessche Auffassung - führt uns zur Antwort.

Monte-Carlo Simulationen - das Schweizer Taschenmesser für daten-orientierte Entscheidungen
24. März 2021
Während die gängigen Optimierungsverfahren wie der Simplex-Algorithmus rasch exakte Lösungen liefern können, da sie auf deterministische Ausgangsbedingungen aufsetzen, besticht die Monte-Carlo Simulation durch den Ausweis von Wahrscheinlichkeiten. Das ist der Kern.

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