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1. |
Record Nr. |
UNINA9910483335003321 |
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Autore |
Westermayer Christina |
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Titolo |
Unternehmer statt Unterlasser : Unternehmerrelevante Persönlichkeitseigenschaften in der Direktvermarktung / / von Christina Westermayer |
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Pubbl/distr/stampa |
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Wiesbaden : , : Springer Fachmedien Wiesbaden : , : Imprint : Springer Gabler, , 2017 |
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ISBN |
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Edizione |
[1st ed. 2017.] |
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Descrizione fisica |
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1 online resource (XIX, 187 S. 34 Abb.) |
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Collana |
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Studien zum Marketing natürlicher Ressourcen, , 2511-1310 |
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Disciplina |
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Soggetti |
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Entrepreneurship |
Marketing |
Leadership |
Business Strategy/Leadership |
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Lingua di pubblicazione |
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Formato |
Materiale a stampa |
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Livello bibliografico |
Monografia |
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Nota di bibliografia |
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Includes bibliographical references and index. |
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Nota di contenuto |
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Persönlichkeitseigenschaften und Unternehmergeist -- Kontrollüberzeugung und unternehmerrelevante Faktoren -- Landwirtschaftliche Direktvermarktung in Österreich. |
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Sommario/riassunto |
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Die Studie erkundet anhand einer Gruppe österreichischer Direktvermarkterinnen und Direktvermarkter bestimmte unternehmerrelevante Persönlichkeitseigenschaften und deren Verhältnis zu Merkmalen des unternehmerischen Handelns im landwirtschaftlichen Bereich. Christina Westermayer stellt das Persönlichkeitskonstrukt der Kontrollüberzeugung in den Mittelpunkt der Analyse und untersucht insbesondere die Dimension der „Internalität“, also die Überzeugung, das eigene Leben und die Ereignisse in der Umwelt selbst zu steuern. Aus den Ergebnissen geht hervor, dass die Kontrollüberzeugung im Zusammenhang mit wesentlichen unternehmerischen Merkmalen steht, etwa der Zielerreichung. Der Inhalt • Persönlichkeitseigenschaften und Unternehmergeist • Kontrollüberzeugung und unternehmerrelevante Faktoren • Landwirtschaftliche Direktvermarktung in Österreich Die Zielgruppen • Dozenten und Studenten der Agrarökonomie oder der Wirtschaftswissenschaften mit den Schwerpunkten Entrepreneurship |
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oder Management • Führungskräfte kleiner und mittlerer Unternehmen, landwirtschaftliche Direktvermarkter sowie deren Berater Die Autorin Christina Westermayer ist seit vielen Jahren in der internationalen Entwicklungszusammenarbeit in Lateinamerika und Afrika mit den Schwerpunkten landwirtschaftliche Vermarktung und KMU tätig. Die vorliegende Studie hat sie im Rahmen ihres Studiums an der Universität für Bodenkultur Wien erarbeitet. . |
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2. |
Record Nr. |
UNINA9910502639203321 |
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Autore |
Trendafilov Nickolay |
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Titolo |
Multivariate Data Analysis on Matrix Manifolds : (with Manopt) / / by Nickolay Trendafilov, Michele Gallo |
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Pubbl/distr/stampa |
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Cham : , : Springer International Publishing : , : Imprint : Springer, , 2021 |
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ISBN |
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Edizione |
[1st ed. 2021.] |
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Descrizione fisica |
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1 online resource (467 pages) |
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Collana |
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Springer Series in the Data Sciences, , 2365-5682 |
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Disciplina |
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Soggetti |
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Mathematics - Data processing |
Global analysis (Mathematics) |
Manifolds (Mathematics) |
Computer science - Mathematics |
Computational Mathematics and Numerical Analysis |
Global Analysis and Analysis on Manifolds |
Mathematical Applications in Computer Science |
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Lingua di pubblicazione |
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Formato |
Materiale a stampa |
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Livello bibliografico |
Monografia |
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Nota di contenuto |
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Introduction -- Matrix analysis and differentiation -- Matrix manifolds in MDA -- Principal component analysis (PCA) -- Factor analysis (FA) -- Procrustes analysis (PA) -- Linear discriminant analysis (LDA) -- Canonical correlation analysis (CCA) -- Common principal components (CPC) -- Metric multidimensional scaling (MDS) and related methods -- Data analysis on simplexes. |
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Sommario/riassunto |
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This graduate-level textbook aims to give a unified presentation and |
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solution of several commonly used techniques for multivariate data analysis (MDA). Unlike similar texts, it treats the MDA problems as optimization problems on matrix manifolds defined by the MDA model parameters, allowing them to be solved using (free) optimization software Manopt. The book includes numerous in-text examples as well as Manopt codes and software guides, which can be applied directly or used as templates for solving similar and new problems. The first two chapters provide an overview and essential background for studying MDA, giving basic information and notations. Next, it considers several sets of matrices routinely used in MDA as parameter spaces, along with their basic topological properties. A brief introduction to matrix (Riemannian) manifolds and optimization methods on them with Manopt complete the MDA prerequisite. The remaining chapters study individual MDA techniques in depth. The number ofexercises complement the main text with additional information and occasionally involve open and/or challenging research questions. Suitable fields include computational statistics, data analysis, data mining and data science, as well as theoretical computer science, machine learning and optimization. It is assumed that the readers have some familiarity with MDA and some experience with matrix analysis, computing, and optimization. . |
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