Das Verstehen und Anwenden statistischer Methoden gehören mittlerweile zum Alltag der Akteure der ökonomischen Welt. Der Relevanz des Faches Statistik in der Praxis stehen die Schwierigkeiten vieler Studierenden gegenüber, Statistik zu verstehen. Dieses Buch bietet den Studienanfängern insbesondere in den praxisorientierten wirtschaftswissenschaftlichen Fächern einen leichteren Zugang zu diesem Fach. Mathematische Ausdrücke (Formeln) werden durch Beschreibungen und Kommentare in einer klaren, einfachen Sprache ergänzt. Die Mathematik-Kenntnisse aus der Schule reichen vollkommen aus. Sollte die…mehr
Das Verstehen und Anwenden statistischer Methoden gehören mittlerweile zum Alltag der Akteure der ökonomischen Welt. Der Relevanz des Faches Statistik in der Praxis stehen die Schwierigkeiten vieler Studierenden gegenüber, Statistik zu verstehen. Dieses Buch bietet den Studienanfängern insbesondere in den praxisorientierten wirtschaftswissenschaftlichen Fächern einen leichteren Zugang zu diesem Fach. Mathematische Ausdrücke (Formeln) werden durch Beschreibungen und Kommentare in einer klaren, einfachen Sprache ergänzt. Die Mathematik-Kenntnisse aus der Schule reichen vollkommen aus. Sollte die Schule jedoch weit in der Vergangenheit zurückliegen, so gibt ein Überblick im Anhang die Möglichkeit, diese Kenntnisse aufzufrischen. Zahlreiche Beispiele und Abbildungen unterstützen den Lernprozess. Dabei werden die Beispiele in zwei Kategorien aufgeteilt: Beispiele, welche die (Rechen-)Technik betreffen, und solche aus der Praxis. Die zahlreichen Übungsaufgaben mit Lösungen können zur Prüfungsvorbereitung genutzt werden. Inhalt: - Die altbewährte Gliederung der Statistik-Grundausbildung wird beibehalten: Deskriptive Statistik, Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und induktive Statistik.
Die Autorin: Dipl.-Statistikerin Ira Frost ist seit 2000 als Dozentin für Statistik und Ökonometrie an der Hochschule München tätig. Durch die langjährige Lehrtätigkeit konnte sie viele wertvolle didaktische Erfahrungen sammeln, die dem Aufbau dieses
Inhaltsangabe
Die altbewährte Gliederung der Statistik-Grundausbildung wird beibehalten: Deskriptive Statistik, Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und induktive Statistik.
Vorwort5Inhaltsverzeichnis9Einführung13I. Deskriptive Statistik151. Grundbegriffe171.1. Merkmalsarten181.2. Zusammenfassung212. Eindimensionale Daten232.1. Häufigkeitstabelle und Grafiken242.2. Empirische Verteilungsfunktion272.3. Klassierte Daten und Histogramm292.4. Lageparameter332.5. Streuungsparameter472.6. Zusammenfassung583. Konzentrationsparameter633.1. Lorenzkurve und Gini-Koeffizient zur Messung der relativen Konzentration643.2. Maßzahlen der absoluten Konzentration693.3. Zusammenfassung724. Zweidimensionale Daten754.1. Kontingenztabelle774.2. Bedingte Verteilungen und statistische Unabhängigkeit804.3. Kontingenzkoeffizient nach Pearson834.4. Korrelationskoeffizient nach Bravais-Pearson874.5. Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman954.6. Zusammenfassung985. Lineare Regressionsanalyse1015.1. Methode der kleinsten Quadrate1015.2. Streuungszerlegung und Bestimmtheitsmaß1055.3. Zusammenfassung1096. Verhältniszahlen1116.1. Messzahlen1116.2. Preisindizes1156.3. Umbasieren und Verketten von Indizes1216.4. Mengenindizes1256.5. Wertindex1276.6. Deflationierung1286.7. Zusammenfassung131II. Elementare Wahrscheinlichkeitsrechnung1337. Einführung1357.1. Grundlagen1357.2. Mengen und Mengenoperationen1377.3. Ereignisse in Mengenschreibweise1397.4. Zusammenfassung1408. Der Begriff der Wahrscheinlichkeit1418.1. Klassische Wahrscheinlichkeit nach Laplace1418.2. Statistische Wahrscheinlichkeit1428.3. Subjektive Wahrscheinlichkeit1448.4. Axiome von Kolmogorov1448.5. Bedingte Wahrscheinlichkeit und Unabhängigkeit1478.6. Theorem von Bayes1508.7. Zusammenfassung1569. Kombinatorik1599.1. Grundregel1609.2. Permutation1619.3. Variation1629.4. Kombination1629.5. Zusammenfassung16410.Zufallsvariablen16510.1. Eindimensionale Zufallsvariablen16510.2. Mehrdimensionale Zufallsvariablen16610.3.Diskrete Zufallsvariablen16610.4.Stetige Zufallsvariablen17210.5.Parameter von Zufallsvariablen17410.6. Spezielle diskrete Verteilungen18210.7. Spezielle stetige Verteilungen19410.8.Zusammenfassung.20611.Die wichtigsten Grenzwertsätze21111.1.Ungleichung von Tschebyscheff21111.2. Gesetz der großen Zahlen21211.3.Zentraler Grenzwertsatz214III. Induktive Statistik21712.Statistische Schätzverfahren21912.1. Grundgesamtheit, Stichproben21912.2. Punktschätzer22212.3. Chi-Quadrat-Verteilung22812.4. Student- oder t-Verteilung22912.5. Intervallschätzer23112.6.Zusammenfassung24513.Statistische Testverfahren24913.1. Signifikanztest für Parameter einer Verteilung25213.2.Exakter Binomialtest25413.3.Approximativer Binomialtest.26213.4. Gauß-Test für den Erwartungswert26613.5. t-Test für den Erwartungswert27613.6. Ein alternatives Entscheidungskriterium27913.7. Chi-Quadrat-Test für die Varianz28213.8.Zusammenfassung28614.Chi-Quadrat-Tests28914.1.Chi-Quadrat-Anpassungstest28914.2. Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest29314.3.Zusammenfassung298Anhang301Tabellen303Literaturverzeichnis311Index313
Die altbewährte Gliederung der Statistik-Grundausbildung wird beibehalten:Deskriptive Statistik:Ein- und Zweidimensionale DatenKonzentrationsparameterLineare RegressionsanalyseGrundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung:AxiomeKombinatorikZufallsvariablenGrenzwertsätzeInduktive Statistik:Statistische SchätzverfahrenStatistische TestverfahrenChi-Quadrat-Tests
Die altbewährte Gliederung der Statistik-Grundausbildung wird beibehalten: Deskriptive Statistik, Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und induktive Statistik.
Vorwort5Inhaltsverzeichnis9Einführung13I. Deskriptive Statistik151. Grundbegriffe171.1. Merkmalsarten181.2. Zusammenfassung212. Eindimensionale Daten232.1. Häufigkeitstabelle und Grafiken242.2. Empirische Verteilungsfunktion272.3. Klassierte Daten und Histogramm292.4. Lageparameter332.5. Streuungsparameter472.6. Zusammenfassung583. Konzentrationsparameter633.1. Lorenzkurve und Gini-Koeffizient zur Messung der relativen Konzentration643.2. Maßzahlen der absoluten Konzentration693.3. Zusammenfassung724. Zweidimensionale Daten754.1. Kontingenztabelle774.2. Bedingte Verteilungen und statistische Unabhängigkeit804.3. Kontingenzkoeffizient nach Pearson834.4. Korrelationskoeffizient nach Bravais-Pearson874.5. Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman954.6. Zusammenfassung985. Lineare Regressionsanalyse1015.1. Methode der kleinsten Quadrate1015.2. Streuungszerlegung und Bestimmtheitsmaß1055.3. Zusammenfassung1096. Verhältniszahlen1116.1. Messzahlen1116.2. Preisindizes1156.3. Umbasieren und Verketten von Indizes1216.4. Mengenindizes1256.5. Wertindex1276.6. Deflationierung1286.7. Zusammenfassung131II. Elementare Wahrscheinlichkeitsrechnung1337. Einführung1357.1. Grundlagen1357.2. Mengen und Mengenoperationen1377.3. Ereignisse in Mengenschreibweise1397.4. Zusammenfassung1408. Der Begriff der Wahrscheinlichkeit1418.1. Klassische Wahrscheinlichkeit nach Laplace1418.2. Statistische Wahrscheinlichkeit1428.3. Subjektive Wahrscheinlichkeit1448.4. Axiome von Kolmogorov1448.5. Bedingte Wahrscheinlichkeit und Unabhängigkeit1478.6. Theorem von Bayes1508.7. Zusammenfassung1569. Kombinatorik1599.1. Grundregel1609.2. Permutation1619.3. Variation1629.4. Kombination1629.5. Zusammenfassung16410.Zufallsvariablen16510.1. Eindimensionale Zufallsvariablen16510.2. Mehrdimensionale Zufallsvariablen16610.3.Diskrete Zufallsvariablen16610.4.Stetige Zufallsvariablen17210.5.Parameter von Zufallsvariablen17410.6. Spezielle diskrete Verteilungen18210.7. Spezielle stetige Verteilungen19410.8.Zusammenfassung.20611.Die wichtigsten Grenzwertsätze21111.1.Ungleichung von Tschebyscheff21111.2. Gesetz der großen Zahlen21211.3.Zentraler Grenzwertsatz214III. Induktive Statistik21712.Statistische Schätzverfahren21912.1. Grundgesamtheit, Stichproben21912.2. Punktschätzer22212.3. Chi-Quadrat-Verteilung22812.4. Student- oder t-Verteilung22912.5. Intervallschätzer23112.6.Zusammenfassung24513.Statistische Testverfahren24913.1. Signifikanztest für Parameter einer Verteilung25213.2.Exakter Binomialtest25413.3.Approximativer Binomialtest.26213.4. Gauß-Test für den Erwartungswert26613.5. t-Test für den Erwartungswert27613.6. Ein alternatives Entscheidungskriterium27913.7. Chi-Quadrat-Test für die Varianz28213.8.Zusammenfassung28614.Chi-Quadrat-Tests28914.1.Chi-Quadrat-Anpassungstest28914.2. Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest29314.3.Zusammenfassung298Anhang301Tabellen303Literaturverzeichnis311Index313
Die altbewährte Gliederung der Statistik-Grundausbildung wird beibehalten:Deskriptive Statistik:Ein- und Zweidimensionale DatenKonzentrationsparameterLineare RegressionsanalyseGrundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung:AxiomeKombinatorikZufallsvariablenGrenzwertsätzeInduktive Statistik:Statistische SchätzverfahrenStatistische TestverfahrenChi-Quadrat-Tests
Rezensionen
Aus: haufe - Alfred Biel - 26.04.2022 [...] Die Themen werden strukturiert vermittelt und i.d.R. näher erläutert, vielfach durch Beispiele unterlegt sowie durch Abbildungen veranschaulicht. Die einzelnen Kapitel enden mit Zusammenfassungen. Das Buch ist insgesamt lesefreundlich gestaltet. [...] Alles in allem erleichtert dieser Einführungsband den Zugang zur Statistik.
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