In diesem Lehrbuch werden die grundlegenden Konzepte der deskriptiven Statistik, der Wahrscheinlichkeitstheorie, der induktiven Statistik und der statistischen Entscheidungstheorie vorgestellt. Entwickelt wird so ein Referenzmodell für empirische Arbeit ("aus Daten lernen"). Jeder Abschnitt eines jeden Kapitels gliedert sich in einen Kerntext, einen Aufgabenteil und "Ergänzungen und Bemerkungen". Die dargebotenen Methoden sollen den Leser befähigen, sich auch weitere statistische Teilgebiete in selbständigem Studium zu erarbeiten. Dazu ist eine aktive Auseinandersetzung mit den Aufgaben…mehr
In diesem Lehrbuch werden die grundlegenden Konzepte der deskriptiven Statistik, der Wahrscheinlichkeitstheorie, der induktiven Statistik und der statistischen Entscheidungstheorie vorgestellt. Entwickelt wird so ein Referenzmodell für empirische Arbeit ("aus Daten lernen"). Jeder Abschnitt eines jeden Kapitels gliedert sich in einen Kerntext, einen Aufgabenteil und "Ergänzungen und Bemerkungen". Die dargebotenen Methoden sollen den Leser befähigen, sich auch weitere statistische Teilgebiete in selbständigem Studium zu erarbeiten. Dazu ist eine aktive Auseinandersetzung mit den Aufgaben unumgänglich. Es finden sich auch zahlreiche Hinweise auf gesamtwirtschaftliche und gesellschaftliche Rahmendaten sowie Datenquellen. Zum Weiterlesen finden sich vielfältige Anregungen in den "Ergänzungen und Bemerkungen". Gegenüber der zweiten Auflage wurden einige Ergänzungen, Umstellungen und Aktualisierungen vorgenommen.Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.
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Inhaltsangabe
1 Einführung und Grundbegriffe der deskriptiven Statistik.- 1.1 Statistische Fragestellungen.- 1.2 Grundbegriffe statistischer Erhebungen.- 1.3 Methoden zur Beschreibung univariater Datensätze.- 1.3.1 Tabellendarstellung.- 1.3.2 Graphische Darstellung.- 1.3.3 Maßzahlen.- 1.4 Methoden zur Beschreibung bivariater Datensätze.- 1.4.1 Nominalskalierte bivariate Merkmale.- 1.4.2 Ordinalskalierte bivariate Merkmale.- 1.4.3 Kardinalskalierte bivariate Merkmale.- 1.5 Datenreduktion.- 1.5.1 Faktorenanalyse zur Variablenreduktion.- 1.5.2 Clusteranalyse zur Reduktion der Fallzahl.- 2 Grundzüge der Wahrscheinlichkeitsrechnung und ausgewählte Wahrscheinlichkeitsverteilungen.- 2.1 Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung.- 2.2 Eindimensionale Wahrscheinlichkeitsverteilungen.- 2.3 Mehrdimensionale Wahrscheinlichkeitsverteilungen.- 2.4 Maßzahlen einer Wahrscheinlichkeitsverteilung.- 2.5 Binomialverteilungen.- 2.6 Negative Binomialverteilungen.- 2.7 Hypergeometrische Verteilungen.- 2.8 Poisson-Verteilungen.- 2.9 Multinomialverteilungen.- 2.10 Normalverteilungen.- 2.11 Exponential-, Weibull- und Gammaverteilungen.- 2.12 Chi-Quadrat-, Student- und F-Verteilungen.- 2.13 Zweidimensionale Normalverteilungen.- 2.14 Grenzwertsätze.- 2.14.1 Gesetz der großen Zahlen.- 2.14.2 Zentraler Grenzwertsatz.- 2.14.3 Satz von de Moivre-Laplace.- 3 Statistische Inferenz: Einstichprobenfall und univariate Datensätze.- 3.1 Grundlagen der Stichprobentheorie.- 3.2 Bedeutung der Grenzwertsätze für die Inferenzstatistik.- 3.3 Punktschätzverfahren: Begriff und Methoden.- 3.4 Punktschätzverfahren: Gütekriterien.- 3.5 Intervallschätzung für Mittelwert und Anteilswert.- 3.5.1 Konfidenzintervalle für µ.- 3.5.2 Konfidenzintervalle für ?.- 3.6 Intervallschätzungen für die Varianz.- 3.7 Grundlagen der Testtheorie.- 3.8 Signifikanztests für Mittelwerte.- 3.8.1 Tests für das arithmetische Mittel.- 3.8.2 Tests für den Anteilswert.- 3.8.3 Beurteilung eines Tests.- 3.9 Signifikanztests fiir die Varianz.- 3.10 Inferenz bei Vorliegen einer kleinen Stichprobe.- 3.10.1 Konfidenzintervalle und Signifikanztests für µ.- 3.10.2 Signifikanztests für ?.- 3.10.3 Konfidenzintervalle und Signifikanztests für ?2.- 3.11 Anpassungstests.- 4 Statistische Inferenz: Zweistichprobenfall und bivariate Datensätze.- 4.1 Schätzung von Mittel- bzw. Anteilswertdifferenzen.- 4.1.1 Mittelwertdifferenzen.- 4.1.2 Anteilswertdifferenzen.- 4.2 Differenzentests für Mittel- bzw. Anteilswerte.- 4.2.1 Mittelwertdifferenzen ..- 4.2.2 Anteilswertdifferenzen.- 4.3 Vergleich von Varianzen.- 4.4 Homogenitäts- und Unabhängigkeitstests.- 4.4.1 Homogenitätstest.- 4.4.2 Unabhängigkeitstest.- 4.5 Grundlagen der Varianzanalyse.- 4.6 Lineare Regression: Schätz- und Testprobleme.- 4.7 Korrelation: Punktschätzung für ?.- 5 Entscheidungstheorie und Statistik.- 5.1 Entscheidungstheoretische Modelle.- 5.1.1 Das entscheidungstheoretische Grundmodell.- 5.1.2 Klassifikationen.- 5.2 Statistische Entscheidungstheorie.- 5.3 Entscheidungen unter Risiko.- 5.4 Entscheidungen unter Ungewißheit.- A Zusätzliche Übungsaufgaben.- B Lösungshinweise zu den Übungsaufgaben.- C Tabellen.- D Symbolverzeichnis.
1 Einführung und Grundbegriffe der deskriptiven Statistik.- 1.1 Statistische Fragestellungen.- 1.2 Grundbegriffe statistischer Erhebungen.- 1.3 Methoden zur Beschreibung univariater Datensätze.- 1.3.1 Tabellendarstellung.- 1.3.2 Graphische Darstellung.- 1.3.3 Maßzahlen.- 1.4 Methoden zur Beschreibung bivariater Datensätze.- 1.4.1 Nominalskalierte bivariate Merkmale.- 1.4.2 Ordinalskalierte bivariate Merkmale.- 1.4.3 Kardinalskalierte bivariate Merkmale.- 1.5 Datenreduktion.- 1.5.1 Faktorenanalyse zur Variablenreduktion.- 1.5.2 Clusteranalyse zur Reduktion der Fallzahl.- 2 Grundzüge der Wahrscheinlichkeitsrechnung und ausgewählte Wahrscheinlichkeitsverteilungen.- 2.1 Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung.- 2.2 Eindimensionale Wahrscheinlichkeitsverteilungen.- 2.3 Mehrdimensionale Wahrscheinlichkeitsverteilungen.- 2.4 Maßzahlen einer Wahrscheinlichkeitsverteilung.- 2.5 Binomialverteilungen.- 2.6 Negative Binomialverteilungen.- 2.7 Hypergeometrische Verteilungen.- 2.8 Poisson-Verteilungen.- 2.9 Multinomialverteilungen.- 2.10 Normalverteilungen.- 2.11 Exponential-, Weibull- und Gammaverteilungen.- 2.12 Chi-Quadrat-, Student- und F-Verteilungen.- 2.13 Zweidimensionale Normalverteilungen.- 2.14 Grenzwertsätze.- 2.14.1 Gesetz der großen Zahlen.- 2.14.2 Zentraler Grenzwertsatz.- 2.14.3 Satz von de Moivre-Laplace.- 3 Statistische Inferenz: Einstichprobenfall und univariate Datensätze.- 3.1 Grundlagen der Stichprobentheorie.- 3.2 Bedeutung der Grenzwertsätze für die Inferenzstatistik.- 3.3 Punktschätzverfahren: Begriff und Methoden.- 3.4 Punktschätzverfahren: Gütekriterien.- 3.5 Intervallschätzung für Mittelwert und Anteilswert.- 3.5.1 Konfidenzintervalle für µ.- 3.5.2 Konfidenzintervalle für ?.- 3.6 Intervallschätzungen für die Varianz.- 3.7 Grundlagen der Testtheorie.- 3.8 Signifikanztests für Mittelwerte.- 3.8.1 Tests für das arithmetische Mittel.- 3.8.2 Tests für den Anteilswert.- 3.8.3 Beurteilung eines Tests.- 3.9 Signifikanztests fiir die Varianz.- 3.10 Inferenz bei Vorliegen einer kleinen Stichprobe.- 3.10.1 Konfidenzintervalle und Signifikanztests für µ.- 3.10.2 Signifikanztests für ?.- 3.10.3 Konfidenzintervalle und Signifikanztests für ?2.- 3.11 Anpassungstests.- 4 Statistische Inferenz: Zweistichprobenfall und bivariate Datensätze.- 4.1 Schätzung von Mittel- bzw. Anteilswertdifferenzen.- 4.1.1 Mittelwertdifferenzen.- 4.1.2 Anteilswertdifferenzen.- 4.2 Differenzentests für Mittel- bzw. Anteilswerte.- 4.2.1 Mittelwertdifferenzen ..- 4.2.2 Anteilswertdifferenzen.- 4.3 Vergleich von Varianzen.- 4.4 Homogenitäts- und Unabhängigkeitstests.- 4.4.1 Homogenitätstest.- 4.4.2 Unabhängigkeitstest.- 4.5 Grundlagen der Varianzanalyse.- 4.6 Lineare Regression: Schätz- und Testprobleme.- 4.7 Korrelation: Punktschätzung für ?.- 5 Entscheidungstheorie und Statistik.- 5.1 Entscheidungstheoretische Modelle.- 5.1.1 Das entscheidungstheoretische Grundmodell.- 5.1.2 Klassifikationen.- 5.2 Statistische Entscheidungstheorie.- 5.3 Entscheidungen unter Risiko.- 5.4 Entscheidungen unter Ungewißheit.- A Zusätzliche Übungsaufgaben.- B Lösungshinweise zu den Übungsaufgaben.- C Tabellen.- D Symbolverzeichnis.
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