Statistik verstehen, nicht rechnen

Band 2: Schließende Statistik
 
 
Kohlhammer (Verlag)
  • 1. Auflage
  • |
  • erschienen am 23. August 2017
  • |
  • 176 Seiten
 
E-Book | PDF mit Wasserzeichen-DRM | Systemvoraussetzungen
978-3-17-031018-6 (ISBN)
 
Die Wahrscheinlichkeit dafür, durch einen terroristischen Anschlag zu sterben ist etwa so hoch wie die, vom Blitz getroffen zu werden, 800mal geringer als einen tödlichen Verkehrsunfall zu erleiden und 4000mal geringer als an Grippe zu sterben (wer hat schon Angst vor Grippe?). Die Wahrscheinlichkeitsrechnung liefert die Grundlagen für die eigentlichen Schätz- und Testverfahren, die Hauptgegenstand der schließenden (induktiven oder analytischen) Statistik sind. Diese vermittelt Methoden und Verfahren, um von Daten einer Stichprobe (Teilnehmer der Sonntagsfrage) auf qualitative und quantitative Eigenschaften einer Grundgesamtheit (alle Wähler) zu schließen. Wie im 1. Band zur beschreibenden Statistik ist die Darstellung auf das Verständnis des Stoffes ausgerichtet und verzichtet weitestgehend auf Formeln und den Einsatz des Taschenrechners; stattdessen werden die Möglichkeiten und Grenzen der schließenden Statistik anhand einfacher Beispiele aus dem realen Leben dargestellt.
  • Deutsch
  • Stuttgart
  • |
  • Deutschland
  • 4,76 MB
978-3-17-031018-6 (9783170310186)
3170310186 (3170310186)
weitere Ausgaben werden ermittelt
Prof. Dr. Frank Siegmann lehrt Statistik an der Hochschule Bochum.
  • Deckblatt
  • Titelseite
  • Impressum
  • Inhaltsverzeichnis
  • Auch dieses Vorwort sollte man lesen
  • 0 Statistik ist überall - eine Einführung
  • 0.0 Prolog: Binomialkoeffizient und Co.
  • 0.1 Warum man nicht einfach nur zählen kann: die Abgrenzung der Schließenden von der Beschreibenden Statistik
  • 0.2 Warum man manchmal nicht alle Daten untersuchen kann: das Ziel der Schließenden Statistik
  • 0.3 Nur ein Teil vom Ganzen: Warum man Stichproben zieht
  • 0.4 Was man denn nun wirklich untersucht: Repräsentativität der Daten
  • 0.5 Wer mit wem: Kombinatorik und Stichprobenmodelle
  • 1 So wird es vermutlich sein - Wahrscheinlichkeiten
  • 1.1 Was denn so vorkommen kann: Elementarereignisse und Ereignisse
  • 1.2 Objektiv, ausprobieren oder subjektiv: Arten der Wahrscheinlichkeitsrechnung
  • 1.3 Unabhängig oder nicht: Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten
  • 1.4 Wahrscheinlichkeiten in der Praxis
  • 2 Was es alles so geben kann - denkbare Verteilungsfunktionen
  • 2.1 Welche Ergebnisse grundsätzlich möglich sind: die Zufallsvariable
  • 2.2 Wie ist denn hier die Mitte und die Streuung: Erwartungswert und Varianz
  • 2.3 Tot oder nicht tot: die Binomialverteilung
  • 2.4 Es gibt mehr Möglichkeiten als nur gut und böse: die Multinomialverteilung
  • 2.5 Tausend Mann im Stadion und ich kriech den Ball vorn Kopp: die Poisson-Verteilung
  • 2.6 Die Grundgesamtheit wird kleiner: die Hypergeometrische Verteilung
  • 2.7 Letztendlich ist alles wunderbar normal: die stetige Normalverteilung
  • 2.8 Es geht noch normaler: die Standardnormalverteilung
  • 2.9 Verteilungen in der Praxis
  • 3 Wie sieht es in der Grundgesamtheit aus - Schätzverfahren
  • 3.1 Wann sie gut ist: Eigenschaften einer Schätzfunktion
  • 3.2 Zwischen diesen Grenzen müssen sie liegen: Intervallschätzungen von Parametern der Grundgesamtheit
  • 3.3 Schätzverfahren in der Praxis
  • 4 Die Vermutung stimmt, oder nicht - Hypothesentests
  • 4.1 Ob das auch in der Grundgesamtheit so ist: Parametertests
  • 4.2 So sind die Werte verteilt, oder nicht: Anpassungstests
  • 4.3 Das hat doch nichts miteinander zu tun: Unabhängigkeitstest
  • 4.4 Hypothesentests in der Praxis
  • 5 Epilog: Das Ziegenproblem und einige Schlussbemerkungen zur Schließenden Statistik
  • Anhang 1: Einige Berechnungen zur Kombinatorik
  • Anhang 2: Einige Berechnungen von Wahrscheinlichkeiten
  • Anhang 3: Einige vollständige Berechnungen von Verteilungsfunktionen
  • Anhang 4: Einige vollständige Parameterschätzungen
  • Anhang 5: Zwei vollständige Hypothesentests
  • Stichwortverzeichnis

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