Ökonometrie und Maschinelles Lernen | Autor, ISBN und Ausgabedetails
12/08/2026
Lesedauer: 2 min
Kompakte Infos zu Ökonometrie und Maschinelles Lernen von Silvio Andrae: Thema, Ausgabe und bibliografische Daten. So siehst du sofort, ob das Buch zu deiner Suche passt.
Ökonometrie und Maschinelles Lernen | Autor, ISBN und Ausgabedetails
Alles Wichtige zu Ökonometrie und Maschinelles Lernen
Mit Ökonometrie und Maschinelles Lernen liegt ein Buch von Silvio Andrae vor, das der Kategorie Sachbuch zugeordnet wird und sich für alle eignet, die gezielt nach Literatur mit diesem Schwerpunkt suchen. Basiswissen Für Ökonomen fungiert als präzisierende Ergänzung zu Ökonometrie und Maschinelles Lernen und macht die Zielsetzung des Buches schneller erfassbar.
Was diese Ausgabe besonders interessant macht
Durch die Zuordnung zur Kategorie Sachbuch wird Ökonometrie und Maschinelles Lernen auch für thematische Recherchen besonders relevant. Für Recherchen nach Veröffentlichungszeitraum ist Ökonometrie und Maschinelles Lernen mit dem Datum 2023 eindeutig zuordenbar. Dass Ökonometrie und Maschinelles Lernen in Deutsch erschienen ist, erleichtert die gezielte Auswahl für sprachspezifische Recherchen. Im Kontext des Gesamtwerks von Silvio Andrae lässt sich Ökonometrie und Maschinelles Lernen gezielt bibliografisch und thematisch einordnen.
Edition und bibliografische Einordnung
Im Open-Library-Kontext ist das Werk über OL35723431W sowie die Editionszuordnungen OL48194177M referenzierbar.
Internationale Standardbuchnummer (ISBN-13): 9783658413613
Fragen und Antworten rund um diese Ausgabe
Wer sollte sich für Ökonometrie und Maschinelles Lernen interessieren?
Besonders relevant ist Ökonometrie und Maschinelles Lernen für Leserinnen und Leser, die nach Literatur aus dem Bereich Sachbuch suchen oder gezielt Veröffentlichungen von Silvio Andrae betrachten möchten.
Was verrät der Untertitel über Ökonometrie und Maschinelles Lernen?
Mit Basiswissen Für Ökonomen wird deutlich, in welche Richtung das Buch argumentiert oder welche Inhalte besonders hervorgehoben werden.
Welche Open-Library-Kennungen sind vorhanden?
Vorhanden sind die Work-ID OL35723431W und die Editionsreferenzen OL48194177M.
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