Andreas Behr

Grundwissen Deskriptive Statistik (eBook, PDF)

mit Aufgaben, Klausuren und Lösungen

• Format: PDF

Produktbeschreibung

Kenntnisse der Deskriptiven Statistik gehören für Studierende der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften zum wichtigen Handwerkszeug. Auf kompakte Art und Weise stellt diese 3., überarbeitete und erweiterte Auflage die relevanten Fachtermini vor und vermittelt das Wichtigste zur Verteilung, Kerndichteschätzung, zu Maßzahlen sowie zur Korrelations- und Regressionsrechnung. Auch auf Konzentrationsmessung sowie Preis- und Mengenindizes geht sie ein. Übungen mit Lösungen, neue Musterklausuren und ein Formelteil unterstützen das Lernen. Der ideale Einstieg in das Thema für Studierende der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften.

Produktdetails

• Verlag: UTB GmbH
• Seitenzahl: 281
• Erscheinungstermin: 25. September 2023
• Deutsch
• ISBN-13: 9783838561752
• Artikelnr.: 71187769

Autorenporträt

Prof. Dr. Andreas Behr lehrt Statistik an der Universität Duisburg-Essen.

Inhaltsangabe

1 Einführung15 1.1 Einleitung16 1.1.1 Ziele16 1.1.2 Motivation16 1.2 Variablen und Häufigkeiten17 1.2.1 Variablen und Daten17 1.2.2 Merkmalsarten und Skalenniveaus18 1.2.3 Absolute und relative Häufigkeiten18 1.2.4 Stabdiagramme19 1.2.5 Klassierung20 1.3 Ein Beispiel mit Einkommensdaten20 1.3.1 Datenquelle: Allgemeine Bevölkerungsumfrage der Sozialwissenschaften (ALLBUS)21 1.3.2 Die Variablen im Datensatz21 1.4 Aufgaben24 1.5 R-Code27 2 Darstellung von Häufigkeitsverteilungen 29 2.1 Histogramme30 2.1.1 Beschreibung der Methode30 2.1.2 Bestimmung der Klassen31 2.2 Kerndichteschätzung33 2.2.1 Die grundlegende Idee der Kerndichteschätzung34 2.2.2 Kernfunktionen34 2.2.3 Berechnung für Stützstellen37 2.2.4 Verfahren der Bandweitenwahl38 2.2.5 Auswirkung von Bandweiten- und Kernfunktionswahl38 2.2.6 Bestimmung des Modus39 2.3 Aufgaben41 2.4 R-Code42 3 Charakterisierungen von Häufigkeitsverteilungen45 3.1 Verteilungsfunktion46 3.2 Quantilsfunktion47 3.3 Maßzahlen49 3.3.1 Lagemaße50 3.3.2 Streuungsmaße53 3.3.3 Schiefe- und Wölbungsmaße55 3.4 Approximationen mit klassierten Daten59 3.4.1 Approximation des Modus59 3.4.2 Approximation des Zentralwerts59 3.4.3 Approximation des arithmetischen Mittels61 3.4.4 Approximation der Standardabweichung61 3.5 Aufgaben63 3.6 R-Code66 4 Konzentrationsmessung 71 4.1 Einleitung72 4.2 Maßzahlen der absoluten Konzentration72 4.2.1 Die Konzentrationsrate72 4.2.2 Die Konzentrationskurve73 4.2.3 Der Rosenbluth-Koeffizient74 4.2.4 Der Hirschman-Herfindahl-Koeffizient75 4.3 Maßzahlen der relativen Konzentration76 4.3.1 Der Variationskoeffizient77 4.3.2 Die Lorenzkurve und der Gini-Koeffizient77 4.4 Aufgaben83 4.5 R-Code85 5 Strukturanalysen 89 5.1 Einleitung90 5.2 Maßzahlen für Strukturunterschiede90 5.2.1 Strukturdifferenz und normierte Strukturdifferenz91 5.2.2 Euklidische Norm92 5.3 Additive Komponentenzerlegung92 5.3.1 Standardisierung94 5.3.2 Niveau- und Struktureffekt95 5.3.3 Niveau-, Struktur- und Mischeffekt96 5.4 Multiplikative Komponentenzerlegung99 5.5 Aufgaben101 5.6 R-Code103 6 Preis- und Mengenindizes107 6.1 Einleitung108 6.2 Transaktionen, Mengen und Preise108 6.3 Preisindizes auf Basis von Warenkorbvergleichen109 6.4 Messziffernmittelung112 6.5 Repräsentativgewichtung: Einzelpreise und Ausgabenanteile114 6.6 Konstruktion von Indexziffern115 6.6.1 Der Verbraucherpreisindex116 6.6.2 Entwicklung der Verbraucherpreise seit 1881119 6.7 Kettenindizes121 6.7.1 Definition von Kettenindizes122 6.7.2 Vor- und Nachteile von Kettenindizes122 6.7.3 Deflationierung mit Kettenindizes123 6.8 Aufgaben125 6.9 R-Code127 7 Mehrdimensionale Variablen, bedingte Häufigkeiten und Streuungszerlegung 129 7.1 Mehrdimensionale Variablen130 7.2 Bedingte Häufigkeiten131 7.3 Streuungszerlegung 133 7.4 Aufgaben136 7.5 R-Code138 8 Korrelation: Metrische Variablen 141 8.1 Einleitung142 8.2 Eine zweidimensionale Variable142 8.3 Die Kovarianz143 8.3.1 Ein Zahlenbeispiel144 8.3.2 Eigenschaften der Kovarianz144 8.4 Der Korrelationskoeffizient von Pearson146 8.4.1 Eigenschaften des Korrelationskoeffizienten 147 8.4.2 Die Kovarianz standardisierter Variablen148 8.4.3 Ausbildungsjahre und Einkommen149 8.5 Aufgaben150 8.6 R-Code152 9 Korrelation: Ordinale und nominale Variablen 155 9.1 Spearmans Rangkorrelationskoeffizient156 9.1.1 Ordinale Variablen und Ränge156 9.1.2 Ein Rangkorrelationskoeffizient157 9.1.3 Eigenschaften157 9.1.4 Eine vereinfachte Rechenmethode158 9.2 Zusammenhangsmaße für nominale Variablen158 9.2.1 Empirische und hypothetische Häufigkeiten 159 9.2.2 Kontingenzkoeffizient161 9.3 Aufgaben163 9.4 R-Code165 10 Einfache Regressionsrechnung 169 10.1 Einleitung170 10.2 Methode der kleinsten Quadrate171 10.2.1 Grundlagen171 10.2.2 Berechnung der Paramete172 10.2.3 Achsentransformation174 10.2.4 Varianzzerlegung und Bestimmtheitsmaß175 10.2.5 Ausbildungsjahre und Stundenlöhne176 10.3 Aufgaben178 10.4 R-Code181 11 Multiple Regressionsanalyse 183 11.1 Das multiple Regressionsmodell184 11.1.1 Anpassungskriterium und Zielfunktion184 11.2 Das multiple Regressionsmodell in Matrixnotation 186 11.3 Eine multiple Lohnregression189 11.4 Partielle Regressionskoeffizienten und Residuenregressionen190 11.5 Interaktionen erklärender Variablen191 11.6 Aufgaben193 11.7 R-Code194 12 Zeitreihen 197 12.1 Einleitung198 12.2 Komponenten von Zeitreihen200 12.3 Trendermittlung201 12.3.1 Trendfunktionen202 12.3.2 Gleitende Durchschnitte203 12.4 Saisonbereinigung205 12.4.1 Periodogrammverfahren206 12.4.2 Census- und Berliner Verfahren209 12.5 Aufgaben211 12.6 R-Code214 Formelsammlung 219 Probeklausuren 227 Lösungshinweise 243 Index

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1 Einführung151.1 Einleitung161.1.1 Ziele161.1.2 Motivation161.2 Variablen und Häufigkeiten171.2.1 Variablen und Daten171.2.2 Merkmalsarten und Skalenniveaus181.2.3 Absolute und relative Häufigkeiten181.2.4 Stabdiagramme191.2.5 Klassierung201.3 Ein Beispiel mit Einkommensdaten201.3.1 Datenquelle: Allgemeine Bevölkerungsumfrage der Sozialwissenschaften (ALLBUS)211.3.2 Die Variablen im Datensatz211.4 Aufgaben241.5 R-Code272 Darstellung von Häufigkeitsverteilungen 292.1 Histogramme302.1.1 Beschreibung der Methode302.1.2 Bestimmung der Klassen312.2 Kerndichteschätzung332.2.1 Die grundlegende Idee der Kerndichteschätzung342.2.2 Kernfunktionen342.2.3 Berechnung für Stützstellen372.2.4 Verfahren der Bandweitenwahl382.2.5 Auswirkung von Bandweiten- und Kernfunktionswahl382.2.6 Bestimmung des Modus392.3 Aufgaben412.4 R-Code423 Charakterisierungen von Häufigkeitsverteilungen453.1 Verteilungsfunktion463.2 Quantilsfunktion473.3 Maßzahlen493.3.1 Lagemaße503.3.2 Streuungsmaße533.3.3 Schiefe- und Wölbungsmaße553.4 Approximationen mit klassierten Daten593.4.1 Approximation des Modus593.4.2 Approximation des Zentralwerts593.4.3 Approximation des arithmetischen Mittels613.4.4 Approximation der Standardabweichung613.5 Aufgaben633.6 R-Code664 Konzentrationsmessung 714.1 Einleitung724.2 Maßzahlen der absoluten Konzentration724.2.1 Die Konzentrationsrate724.2.2 Die Konzentrationskurve734.2.3 Der Rosenbluth-Koeffizient744.2.4 Der Hirschman-Herfindahl-Koeffizient754.3 Maßzahlen der relativen Konzentration764.3.1 Der Variationskoeffizient774.3.2 Die Lorenzkurve und der Gini-Koeffizient774.4 Aufgaben834.5 R-Code855 Strukturanalysen 895.1 Einleitung905.2 Maßzahlen für Strukturunterschiede905.2.1 Strukturdifferenz und normierte Strukturdifferenz915.2.2 Euklidische Norm925.3 Additive Komponentenzerlegung925.3.1 Standardisierung945.3.2 Niveau- und Struktureffekt955.3.3 Niveau-, Struktur- und Mischeffekt965.4 Multiplikative Komponentenzerlegung995.5 Aufgaben1015.6 R-Code1036 Preis- und Mengenindizes1076.1 Einleitung1086.2 Transaktionen, Mengen und Preise1086.3 Preisindizes auf Basis von Warenkorbvergleichen1096.4 Messziffernmittelung1126.5 Repräsentativgewichtung: Einzelpreise und Ausgabenanteile1146.6 Konstruktion von Indexziffern1156.6.1 Der Verbraucherpreisindex1166.6.2 Entwicklung der Verbraucherpreise seit 18811196.7 Kettenindizes1216.7.1 Definition von Kettenindizes1226.7.2 Vor- und Nachteile von Kettenindizes1226.7.3 Deflationierung mit Kettenindizes1236.8 Aufgaben1256.9 R-Code1277 Mehrdimensionale Variablen, bedingte Häufigkeiten und Streuungszerlegung 1297.1 Mehrdimensionale Variablen1307.2 Bedingte Häufigkeiten1317.3 Streuungszerlegung 1337.4 Aufgaben1367.5 R-Code1388 Korrelation: Metrische Variablen 1418.1 Einleitung1428.2 Eine zweidimensionale Variable1428.3 Die Kovarianz1438.3.1 Ein Zahlenbeispiel1448.3.2 Eigenschaften der Kovarianz1448.4 Der Korrelationskoeffizient von Pearson1468.4.1 Eigenschaften des Korrelationskoeffizienten 1478.4.2 Die Kovarianz standardisierter Variablen1488.4.3 Ausbildungsjahre und Einkommen1498.5 Aufgaben1508.6 R-Code1529 Korrelation: Ordinale und nominale Variablen 1559.1 Spearmans Rangkorrelationskoeffizient1569.1.1 Ordinale Variablen und Ränge1569.1.2 Ein Rangkorrelationskoeffizient1579.1.3 Eigenschaften1579.1.4 Eine vereinfachte Rechenmethode1589.2 Zusammenhangsmaße für nominale Variablen1589.2.1 Empirische und hypothetische Häufigkeiten 1599.2.2 Kontingenzkoeffizient1619.3 Aufgaben1639.4 R-Code16510 Einfache Regressionsrechnung 16910.1 Einleitung17010.2 Methode der kleinsten Quadrate17110.2.1 Grundlagen17110.2.2 Berechnung der Paramete17210.2.3 Achsentransformation17410.2.4 Varianzzerlegung und Bestimmtheitsmaß17510.2.5 Ausbildungsjahre und Stundenlöhne17610.3 Aufgaben17810.4 R-Co