Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10419/228499 
Authors: 
Year of Publication: 
2020
Citation: 
[Journal:] WISTA – Wirtschaft und Statistik [ISSN:] 1619-2907 [Volume:] 72 [Issue:] 6 [Publisher:] Statistisches Bundesamt (Destatis) [Place:] Wiesbaden [Year:] 2020 [Pages:] 19-22
Publisher: 
Statistisches Bundesamt (Destatis), Wiesbaden
Abstract: 
Mit dem Gerhard-Fürst-Preis des Statistischen Bundesamtes werden Arbeiten in den Kategorien Dissertationen und Master- beziehungsweise Bachelorarbeiten ausgezeichnet, die theoretische Themen mit einem engen Bezug zum Aufgabenspektrum der amtlichen Statistik behandeln oder empirische Fragestellungen unter intensiver Nutzung von Daten der amtlichen Statistik untersuchen. Das Statistische Bundesamt möchte mit diesen jährlichen wissenschaftlichen Auszeichnungen die Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und amtlicher Statistik weiter intensivieren. Zugleich soll der Preis junge Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler ermutigen, das vielfältige Datenangebot der amtlichen Statistik für ihre empirischen Forschungen ausgiebig zu nutzen.
Abstract (Translated): 
The Federal Statistical Office grants the Gerhard Fürst Awards to doctoral, Master’s and Bachelor’s theses which deal with theoretical topics with a close link to the scope of duties of official statistics, or examine empirical questions with the intense use of data from official statistics. The annual scientific awards of the Federal Statistical Office are aimed at intensifying the cooperation between the scientific community and the official statistical agencies. At the same time, the awards are intended to encourage junior scientists to make extensive use in their empirical research of the wide variety of data offered by official statistics.
Subjects: 
Gerhard-Fürst-Preis
amtliche Statistik
Nachwuchspreis
Straßensensordaten
Small-Area-Verfahren
Machine-Learning-Algorithmen
Datenfusion
Gerhard Fürst Award
official statistics
prize for young researchers
road sensors
small area estimation
machine learning
algorithms
data fusion
Document Type: 
Article

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