Podcasts about teilmengen

Entwicklung und Verwaltung von Indizes sind von zahlreichen aktiven Entscheidungen geprägt. Indexfondsanleger sollten prüfen, ob diese Entscheidungen mit ihren Zielen in Einklang stehen. Viel Spaß beim Hören,Dein Matthias Krapp(Transkript dieser Folge weiter unten) NEU!!! Hier kannst Du Dich kostenlos für meinen Minikurs registrieren und reinschauen. Es lohnt sich: https://portal.abatus-beratung.com/geldanlage-kurs/   

Indizes sind Teilmengen eines Marktes und können sich in ihrer Zusammensetzung je nach Anbieter deutlich voneinander unterscheiden, zumal jeder Anbieter seine Indizes nach anderen Regeln aufbaut. Nirgendwo treten diese Unterschiede deutlicher zu Tage als am Markt für US-Aktien mit kleiner Marktkapitalisierung (Small Caps). In den letzten zwei Jahrzehnten lag die Renditedifferenz zwischen dem in einem Jahr am besten und dem am schlechtesten abschneidenden der drei wichtigsten Indizes für diesen Markt – dem S&P Small Cap 600 Index, dem Russell 2000 Index und dem CRSP US Small Cap Index – im Durchschnitt bei 4,9% pro Jahr; in einigen Jahren war sie sogar zweistellig. Viel Spaß beim Hören,Dein Matthias Krapp(Transkript dieser Folge weiter unten) NEU!!! Hier kannst Du Dich kostenlos für meinen Minikurs registrieren und reinschauen. Es lohnt sich: https://portal.abatus-beratung.com/geldanlage-kurs/   

In der Schweiz sind wichtige Medikamente weiterhin knapp. Die als Sofortmassnahme beschlossene Abgabe von Teilmengen statt ganzer Packungen bei lebenswichtigen Medikamenten funktioniert bislang nur mässig gut. Warum das so ist und weshalb sich trotzdem eine Entspannung abzeichnet. Weitere Themen: (01:30) Medikamenten-Teilabgabe nur mässig erfolgreich (10:00) Erneute Koranverbrennung in Schweden (14:58) Fehlende Pünktlichkeit in der Schweizer Luftfahrt (19:16) Guatemala: Stichwahl unter besonderen Vorzeichen (25:54) Kanton Zürich macht Tempo bei der Cybersicherheit (32:34) «Diese WM hat das Prädikat ‘Weltklasse' verdient» (38:49) Badenfahrt: Mehr als nur ein Stadtfest

Immer wieder hört man das Argument, dass die Sozialversicherungsbeiträge und vor allem die Pensionskassenbeiträge mindestens zur Hälfte durch den Arbeitgeber finanziert werden. Das mag aus buchhalterischer Sicht sicherlich stimmen, aus ökonomischer Sicht steht diese Aussage auf wackligen Füssen. Jeder vernünftige Arbeitgeber wird bei einer Neuanstellung, oder bei der Beurteilung einer bereits bestehenden Stelle die gesamten Personalkosten in Betracht ziehen (Vollkostenbetrachtung). Neben dem Bruttolohn (Nettolohn plus Arbeitnehmerbeiträge) wird er auch die Arbeitgeberbeiträge, die Kosten für den Arbeitsplatz, die Arbeitsinfrastruktur (IT, Maschinen, Fahrzeuge) etc. beachten und mit dem Ertrag eines Mitarbeiters (oft in Form eines Budget, welches nicht überschritten werden darf) vergleichen. Sind die Personalkosten dauerhaft höher als die Erträge des Mitarbeiters, wird der Arbeitgeber die Stelle streichen, oder im Falle einer Neurekrutierung nicht besetzen. Diese Erkenntnis ist für Arbeitnehmer wichtig, weil: Ökonomisch betrachtet gibt es keine Arbeitgeberbeiträge. Jeder Mitarbeiter muss i.d.R. mehr Erträge erwirtschaften als er selbst kostet. Die Begriffe Bruttolohn, Arbeitnehmer- und Arbeitgeberbeiträge durch unser Sozialversicherungsrecht vorgegeben werden. In der Realität sind das nur Teilmengen der tatsächlichen Personalkosten. Mit dem Argument "Arbeitgeberbeitrag" kann man niemals eine schlechte Verzinsung der Pensionskassenvermögen relativieren und rechtfertigen. Arbeitnehmer zahlen Jahrzehnte lang viel Geld in die Pensionskasse und haben Anspruch auf eine angemessene Verzinsung! Arbeitnehmer bekommen mit dieser Erkenntnis ein besseres Gespür für ihren tatsächlichen Lohn. Was meint Ihr zum Thema? Wisst Ihr was die Arbeitgeberbeiträge mit dem Osterhasen zu tun haben? Gerne könnt Ihr via Kontaktformular auf meiner Webseite www.previdenza-beratung.com einen Kommentar schreiben. Ich würde mich freuen. Viel Spass beim zuhören!

Wenn du über Teilmengen redest und du betonen möchtest, dass beide Mengen nicht gleich sind, nutzt man den Begriff der echten Teilmenge. In diesem Video erzählen wir dir mehr dazu. Dieses Video steht unter einer CC-BY-SA 4.0 Lizenz.

Die Potenzmenge ist die Menge aller Teilmengen einer Menge. Diese wird häufig in der Mathematik verwendet. In diesem Video gehen wir näher auf diese spezielle Menge ein. Dieses Video steht unter einer CC-BY-SA 4.0 Lizenz.

Paul Darscheid gehört der KIT-Hochschulgruppe Engineers without borders an und arbeitet dort konkret in einer Projektgruppe mit, die im ländlichen Raum von Äthopien einen Brunnen bohrt. Um dafür die Nachhaltigkeit des Grundwasserzuflusses zu klären, suchte er den Kontakt zu Uwe Ehret vom Institut für Wasser und Gewässerentwicklung, Bereich Hydrologie. Die spannenden Themen dort fesselten ihn so sehr, dass schließlich auch seine Masterarbeit in Zusammenarbeit mit der Hydrologie entstand. Zum Spektrum der Fragen der Hydrologen gehören sehr viele unterschiedliche Themen. Man kann summarisch sagen: alles zum Thema Wasserkreislauf, was nicht die Meteorologen beantworten. Konkret geht es z.B. um Niederschlagsabfluss oder Hochwasservorhersage. Eine Frage, die dabei immer wieder auftaucht ist: Wo steckt die meiste Information in den Datensätzen oder den erstellten Modellen? Ein typischer Anwendungsfall schließt beispielsweise aus den Flußpegelstände von unterschiedlichen Flüssen im gleichen System, den Niederschlagmessungen, der Lufttemperatur, Schneehöhen, Bodenfeuchte und Bodenbeschaffenheit auf die Zielgröße - einen konkreten Flusspegelstand. Ein Zusammenhang aller Daten mit der Zielgröße ist klar, aber wie er konkret aussieht ist schwerer zu fassen. Informationsflüsse quantifizieren in diesem Kontext, welche Messreihen die meisten Informationen über die Zielgröße liefern. Daneben stellt sich auch die Frage: Kann ich einmal gewonnene Konzepte auf andere System übertragen? Kann ich mir dort sparen noch einmal sehr viel zu messen, also mit weniger Daten auskommen? Am Anfang steht dann die Frage: Was ist Information? Das Konzept für das sich Paul Darscheid entschieden hat ist die Shannon Entropie - ein Maß für Unsicherheit aufgrund der vorliegenden Streuung in den Daten. Tatsächlich besteht ein Zusammenhang zum physikalischen Begriff der Entropie. Die unterstellte Verteilung eines Datensatzes wird zur Grundlage auf der Größen wie Informationssicherheit und andere abgeleitet werden. Die Natur als Meßdaten führt auf eine diskrete Verteilung, die evtl. noch vergröbert wird durch Wählen von Stufen (bins) innerhalb derer der Unterschied als nicht relevant angesehen wird. Für eine Beobachtung stellt sich die Frage: Wieviel Information steckt in dieser zusätzlichen Messung? Für sehr wahrscheinliche Ereignisse ist es kaum zusätzliches Wissen, weil es mit vorherigen Vermutungen übereinstimmt. Für ein unwahrscheinliches Ereignis ist die zusätzlich gewonnene Information sehr groß. Ein Problem ist auch, dass die diskrete Verteilung aus beobachteten Daten gewonnen wird - d.h. man muss eine Schätzung der Verteilung vornehmen. Darauf aufbauend ist es wichtig zu wissen, wie mit Teilmengen des Datensatzes die geschätzte Verteilung approximiert werden kann. Die Unsicherheit hierbei kommt durch Streuung der Daten und durch den vorhandenen Ausschnitt der Realität, der in den Daten eingefangen wird. Wie sehr beeinflusst die Größe des Datensatzes die zutreffende Schätzung der Verteilung? Dies lässt sich mir der Kullberg-Leibler-Divergenz beschreiben, die die Unsicherheit durch Unwissen über die Verteilung misst. Die Kreuzenthropie addiert die Unsicherheiten der Shannon Entropie und der Kullberg-Leibler Divergenz und ist damit ein Maß für die Gesamtunsicherheit der Schätzung der Verteilung. Hierbei erleichtern die logarithmischen Maße das Rechnen - Produkte werden zu Summen. Literatur und weiterführende Informationen Brunnenprojekt Jello Adancho: Wir versorgen ein Dorf in Äthiopien mit sauberem Trinkwasser Claude Elwood Shannon: The Mathematical Theory of Communication, The Bell System Technical Journal, Vol. 27, pp. 379–423, 623–656, July, October, 1948. Grassberger: Entropy Estimates from Insufficient Samplings, arXiv:physics/0307138, 2003. Thomas M. Cover and Joy A. Thomas. Elements of Information Theory, (Wiley Series in Telecommunications and Signal Processing). Wiley-Interscience, 2006. Vijay P. Singh. Entropy theory and its applications in environmental and water engineering, Wiley-Blackwell, 2013. Janusz Miskiewicz. Improving quality of sample entropy estimation for continuous distribution probability functions, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 450(C):473–485, 2016. Ilias G. Pechlivanidis, Bethanna Jackson, Hilary Mcmillan, and Hoshin V. Gupta. Robust informational entropy-based descriptors of flow in catchment hydrology, Hydrological Science Journal, 61(1):1–18, 2016. Podcasts S. Hemri: Ensemblevorhersagen, Gespräch mit G. Thäter im Modellansatz Podcast, Folge 96, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2016.

Diese Animation stammt aus dem Kurs Volkswirtschaftslehre im Online Fernstudiengang BWL. Mehr Infos: http://oncampus.de/index.php?id=1250 Die Konvexität der Präferenzen ist äußerst plausibel. Güter sind nicht nur austauschbar, sondern sie ergänzen sich auch gegenseitig. Deshalb streben wir eine ausgewogene Zusammensetzung unseres Warenkorbes an und werden diese einem zu einseitigen Konsum der Güter in der Regel vorziehen. Dies gilt umso eher, je mehr unterschiedliche Güter in die Alternativen eingehen. Auf enge Teilmengen der Güter bezogen, kann es allerdings auch möglich sein, dass nur die Austauschbarkeit (Substitution) oder nur die gegenseitige Ergänzung (Komplementarität) eine Rolle spielt.