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.
Reihe
Auflage
Sprache
Verlagsort
Illustrationen
4
4 s/w Abbildungen
X, 236 S. 4 Abb.
ISBN-13
978-3-642-61487-3 (9783642614873)
DOI
10.1007/978-3-642-61487-3
Schweitzer Klassifikation
1 Einführung und Grundbegriffe der deskriptiven Statistik.- 1.1 Statistische Fragestellungen.- 1.2 Grundbegriffe statistischer Erhebungen.- 1.3 Methoden zur Beschreibung univariater Datensätze.- 1.4 Methoden zur Beschreibung bivariater Datensätze.- 1.5 Datenreduktion.- 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.- 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.- 3.6 Intervallschätzungen für die Varianz.- 3.7 Grundlagen der Testtheorie.- 3.8 Signifikanztests für Mittelwerte.- 3.9 Signifikanztests fiir die Varianz.- 3.10 Inferenz bei Vorliegen einer kleinen Stichprobe.- 3.11 Anpassungstests.- 4 Statistische Inferenz: Zweistichprobenfall und bivariate Datensätze.- 4.1 Schätzung von Mittel- bzw. Anteilswertdifferenzen.- 4.2 Differenzentests für Mittel- bzw. Anteilswerte.- 4.3 Vergleich von Varianzen.- 4.4 Homogenitäts- und Unabhängigkeitstests.- 4.5 Grundlagen der Varianzanalyse.- 4.6Lineare Regression: Schätz- und Testprobleme.- 4.7 Korrelation: Punktschätzung für ?.- 5 Entscheidungstheorie und Statistik.- 5.1 Entscheidungstheoretische Modelle.- 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.
