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Das Lehrbuch enthält das gesamte Normalprogramm, des sich mittlerweile an den meisten Hochschulen für wirtschafts- und sozialwissenschaftliche Studiengänge eingebürgert hat. Darüber hinaus enthält Kapitel 4 einen Ausblick auf weitere Teilgebieteder Statistik, wie etwa Prognoserechnung, Ökonometrie, multivariate Verfahren, statistische Entscheidungstheorie und statistische Software.Inhaltsverzeichnis:Vorwort. IXListe wichtiger Symbole. XI1. Einführung. 11.1 Zweierlei Bedeutung des Begriffs Statistik. 11.2 Auswahl des Stoffes. 1Teil I: Deskriptive Statistik. 32. Grundbegriffe der Datener...
Das Lehrbuch enthält das gesamte Normalprogramm, des sich mittlerweile an den meisten Hochschulen für wirtschafts- und sozialwissenschaftliche Studiengänge eingebürgert hat. Darüber hinaus enthält Kapitel 4 einen Ausblick auf weitere Teilgebieteder Statistik, wie etwa Prognoserechnung, Ökonometrie, multivariate Verfahren, statistische Entscheidungstheorie und statistische Software.
Inhaltsverzeichnis:
Vorwort. IX
Liste wichtiger Symbole. XI
1. Einführung. 1
1.1 Zweierlei Bedeutung des Begriffs Statistik. 1
1.2 Auswahl des Stoffes. 1
Teil I: Deskriptive Statistik. 3
2. Grundbegriffe der Datenerhebung. 5
2.1 Merkmal, Merkmalsausprägung, Merkmalsträger, statistische Masse. 5
2.2 Verschiedene Typen statistischer Massen, Bestands- und Bewegungsmassen. 5
2.3 Verschiedene Typen von Merkmalen, Skalierung, Klassierung. 6
2.4 Verschiedene Typen statistischer Erhebungen. 9
2.5 Kritische Zusammenfassung, Literaturhinweise. 10
3. Auswertungsmethoden für eindimensionales Datenmaterial. 11
3.1 Häufigkeitsverteilungen. 11
3.1.1 Absolute und relative Häufigkeitsverteilung. 11
3.1.2 Histogramm, Hinweise zur Klassenbildung. 13
3.1.3 Kumulierte Häufigkeitsverteilung, empirische Verteilungsfunktion. 15
3.2 Lageparameter. 16
3.2.1 Modalwert, Median, arithmetisches und geometrisches Mittel. 16
3.2.2 Eigenschaften der Lageparameter und Vergleich. 18
3.3 Streuungsparameter. 20
3.3.1 Spannweite, durchschnittliche Abweichung, mittlere quadratische Abweichung, Standardabweichung, Variationskoeffizient. 21
3.3.2 Eigenschaften der mittleren quadratischen Abweichung und der Standardabweichung. 22
3.4 Konzentrationsmaße. 24
3.4.1 Lorenzkurve. 24
3.4.2 Gini-Koeffizient. 26
3.4.3 Weitere Konzentrationsmaße. 28
3.5 Kritische Zusammenfassung, Literaturhinweise. 29
4. Auswertungsmethoden für mehrdimensionales Datenmaterial. 31
4.1 Kontingenztabelle, Randhäufigkeit, bedingte Häufigkeit, Streuungsdiagramm. 31
4.2 Korrelationsrechnung. 35
4.2.1 Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient. 36
4.2.2 Rangkorrelationskoeffizient von Spearman. 38
4.2.3 Kontingenzkoeffizient. 40
4.3 Regressionsrechnung. 42
4.3.1 Lineare Regression. 42
4.3.2 Nichtlineare Regression. 46
4.4 Die Berücksichtigung von mehr als zwei Merkmalen. 48
4.5 Kritische Zusammenfassung, Literaturhinweise. 49
5. Verhältniszahlen und Indexzahlen. 53
5.1 Klassifikation der Verhältniszahlen. 53
5.2 Allgemeine Bemerkungen über Preisindizes. 54
5.3 Spezielle Preisindizes. 55
5.3.1 Die Preisindizes von Laspeyres und Paasche. 55
5.3.2 Weitere Preisindizes. 58
5.4 Mengenindizes. 58
5.5 Umbasierung, Verkettung und Verknüpfung von Indexwerten. 59
5.5.1 Umbasierung. 60
5.5.2 Verkettung. 60
5.5.3 Verknüpfung. 60
5.6 Kritische Zusammenfassung, Literaturhinweise. 61
6. Zeitreihenzerlegung und Saisonbereinigung. 63
6.1 Das additive Zeitreihenmodell. 63
6.2 Zur Ermittlung der Zeitreihenkomponenten. 65
6.3 Gleitende Durchschnitte. 66
6.4 Saisonbereinigung bei konstanter Saisonfigur. 68
6.5 Saisonbereinigung bei variabler Saisonfigur. 70
6.6 Kritische Zusammenfassung, Literaturhinweise. 72
Teil II: Wahrscheinlichkeitsrechnung. 75
7. Zufallsvorgänge, Ereignisse und Wahrscheinlichkeiten. 77
7.1 Zufallsvorgänge. 77
7.2 Ereignisse und ihre Darstellung. 78
7.3 Wahrscheinlichkeit von Ereignissen. 80
7.3.1 Die Axiome der Wahrscheinlichkeitsrechnung. 80
7.3.2 Der klassische Wahrscheinlichkeitsbegriff. 81
7.3.3 Häufigkeitsinterpretation des Wahrscheinlichkeitsbegriffs. 83
7.3.4 Regeln für Wahrscheinlichkeiten. 84
7.3.5 Bedingte Wahrscheinlichkeiten. 86
7.3.6 Unabhängigkeit von Ereignissen. 88
7.4 Kritische Zusammenfassung, Literaturhinweise. 89
8. Zufallsvariablen und Verteilungen. 93
8.1 Verschiedene Typen von Zufallsvariablen. 93
8.1.1 Eindimensionale Zufallsvariablen. 93
8.1.2 Mehrdimensionale Zufallsvariablen. 94
8.1.3 Unabhängigkeit von Zufallsvariablen. 95
8.2 Die Verteilungsfunktion einer eindimensionalen Zufallsvariablen. 96
8.3 Eindimensionale diskrete Zufallsvariablen. 97
8.4 Wichtige diskrete Verteilungen. 99
8.4.1 Binomialverteilung. 99
8.4.2 Hypergeometrische Verteilung. 101
8.4.3 Poisson-Verteilung. 103
8.5 Eindimensionale stetige Zufallsvariablen. 104
8.6 Wichtige stetige Verteilungen. 106
8.6.1 Gleichverteilung. 106
8.6.2 Exponentialverteilung. 107
8.6.3 Normalverteilung. 108
8.7 Verteilung mehrdimensionaler Zufallsvariablen. 112
8.7.1 Die gemeinsame Verteilungsfunktion. 112
8.7.2 Mehrdimensionale diskrete bzw. stetige Zufallsvariablen. 113
8.7.3 Randverteilung und bedingte Verteilung. 115
8.7.4 Äquivalente Bedingungen für die Unabhängigkeit von Zufallsvariablen. 116
9. Verteilungsparameter. 119
9.1 Lageparameter: Modus, Median, Erwartungswert. 119
9.2 Streuungsparameter: Varianz und Standardabweichung. 122
9.3 Erwartungswerte und Varianzen wichtiger Verteilungen. 123
9.4 Weitere Aussagen über Erwartungswert und Varianz. 124
9.5 Kovarianz und Korrelation zweier Zufallsvariablen. 125
9.6 Kritische Zusammenfassung, Literaturhinweise. 127
10. Gesetz der großen Zahlen und zentraler Grenzwertsatz. 129
10.1 Gesetz der großen Zahlen. 129
10.2 Zentraler Grenzwertsatz. 130
Teil III: Induktive Statistik. 133
11. Grundlagen der induktiven Statistik. 135
11.1 Grundgesamtheit und uneingeschränkte Zufallsauswahl, Verteilung der Grundgesamtheit, Stichprobenvariable und einfache Stichprobe. 135
11.2 Stichprobenraum, Stichprobenfunktion, Testverteilungen. 137
11.2.1 Bezeichnungen. 137
11.2.2 Wichtige Stichprobenfunktionen. 139
11.2.3 Testverteilungen. 141
11.2.4 Verteilungen von Stichprobenfunktionen. 144
12. Punkt-Schätzung. 147
12.1 Erwartungstreue und wirksamste Schätzfunktionen. 147
12.2 Konsistente Schätzfunktionen. 150
12.3 Das Prinzip der kleinsten Quadrate. 151
12.4 Das Maximum-Likelihood-Prinzip. 153
12.5 Bayes-Schätzfunktionen. 156
12.6 Kritische Zusammenfassung, Literaturhinweise. 158
13. Intervall-Schätzung. 161
13.1 Symmetrische Konfidenzintervalle für den Erwartungswert m. 162
13.1.1 Normalverteilte Grundgesamtheit mit bekannter Varianz. 162
13.1.2 Normalverteilte Grundgesamtheit mit unbekannter Varianz. 165
13.1.3 Beliebig verteilte, insbesondere dichotome Grundgesamtheit. 166
13.2 Symmetrische Konfidenzintervalle für die Varianz s2 bei normalverteilter Grundgesamtheit. 168
13.3 Kritische Zusammenfassung, Literaturhinweise. 170
14. Signifikanztests. 173
14.1 Einführungsbeispiel: Einstichproben-Gaußtest. 173
14.2 Aufbau und Interpretation von Signifikanztests. 179
14.3 Klassifikation der Signifikanztests. 183
14.3.1 Signifikanztests bei einer einfachen Stichprobe. 183
14.3.2 Signifikanztests bei mehreren unabhängigen Stichproben. 183
14.3.3 Signifikanztests bei zwei verbundenen Stichproben. 187
14.4 Einstichproben-t-Test, approximativer Gaußtest, Differenzentests. 187
14.5 Chi-Quadrat-Test für die Varianz. 191
14.6 Zweistichproben-Tests. 192
14.6.1 Vergleich zweier Erwartungswerte. 192
14.6.2 Vergleich zweier Varianzen. 195
14.7 Einfache Varianzanalyse. 196
14.8 Chi-Quadrat-Anpassungstest. 198
14.9 Kontingenztest. 202
14.10 Vorzeichentest. 205
14.11 Gütefunktion. 207
14.12 Kritische Zusammenfassung, Literaturhinweise. 211
Teil IV: Überblick über einige weitere wichtige Teilgebiete der Statistik. 215
15. Zeitreihenanalyse und Prognoserechnung. 217
15.1 Exponentielles Glätten. 217
15.2 Zugrundelegung eines parametrischen Zeitreihenmodells, Box-Jenkins-Modelle. 220
15.3 Idee der Spektralanalyse. 223
16. Ökonometrie und multiple Regressionsrechnung. 225
16.1 Ökonometrische Eingleichungsmodelle. 225
16.2 Ökonometrische Mehrgleichungsmodelle. 228
17. Multivariate Verfahren. 231
17.1 Einteilung der multivariaten Verfahren. 231
17.2 Standardisierte Datenmatrix und Korrelationsmatrix. 232
17.3 Das faktorenanalytische Modell. 233
17.4 Extraktion der Faktoren. 236
18. Stichprobenplanung. 241
18.1 Arten von Stichprobenplänen. 241
18.2 Geschichtete Stichproben. 244
19. Statistische Entscheidungstheorie. 249
19.1 Grundlegende Daten. 249
19.2 Bayes-Verfahren. 253
20. Statistik-Software. 257
20.1 Vorbemerkungen. 257
20.2 Qualitätskriterien für Statistik-Pakete. 258
20.2.1 Allgemeine Kriterien. 258
20.2.2 Statistische und numerische Korrektheit. 261
20.3 Angebotsüberblick. 262
20.3.1 Statistik-Pakete mit allgemeinem Methodenspektrum. 262
20.3.2 Statistik-Pakete für spezielle Methodengebiete. 264
20.4 Weiterführende Informationsquellen. 265
Lösungen der Aufgaben. 267
Literaturverzeichnis. 291
Tabellenanhang. 303
Personenverzeichnis. 329
Sachverzeichnis.
Vorwort:
Vorwort zur zwölften Auflage
Mehrfacher Einsatz des Buches in Lehrveranstaltungen hat uns in der Absicht bestärkt, bei einer Neuauflage die Grundkonzeption des Buches unverändert zu lassen. Wir haben uns für diese zwölfte Auflage deshalb auf geringfügige Aktualisierungen beschränkt. Gemäß einem empirisch gut untermauerten Gesetz enthält jedes Buch Druckfehler; unter http://www.wiso.uni-augsburg.de/ibo (Homepage Bamberg) ist die Liste der nach und nach entdeckten Druckfehler zu finden. Hinweise auf Fehler in den vorangegangenen Auflagen und wertvolle Anregungen haben wir von vielen Studenten und Kollegen erhalten, insbesondere von Prof. Dr. S. Huschens, Prof. Dr. U. Kockelkorn, Dr. M. Krapp, Prof. Dr. H. Locarek, Prof. Dr. O. Opitz, Prof. Dr. F. Schmid, Prof. Dr. K. Schürger und Prof. Dr. J. Stiehr. Ihnen allen danken wir herzlich.
G. Bamberg
F. Baur
Vorwort zur ersten Auflage
Statistische Methoden haben in den letzten Jahrzehnten ständig an Bedeutung gewonnen. Eine Reihe von handelsüblichen elektronischen Taschenrechnern ermöglicht bereits die Anwendung einfacherer statistischer Verfahren per Tastendruck. Der erleichterte Zugang zu größeren EDV-Anlagen hat dazu geführt, daß der mit komplexeren statistischen Verfahren verbundene Rechenaufwand nicht mehr prohibitiv wirkt. Von besonderer Wichtigkeit sind deshalb eine sichere Kenntnis der Prämissen, auf denen die statistischen Verfahren beruhen, sowie die Fähigkeit, sich mit dem Ergebnis und der Interpretation einer statistischen Analyse kritisch auseinanderzusetzen. Im vorliegenden Lehrbuch werden trotz der Betonung dieses Aspekts wichtige statistische Verfahren in "Rezeptkästchen" zusammengefaßt. Grundlegende Begriffe und Verfahren wurden durch Beispiele erläutert und können anhand von Aufgaben, deren Lösungen separat am Ende des Buches zu finden sind, zur Selbstkontrolle "erprobt" werden.
Die Teile I bis III führen in die deskriptive Statistik, die Wahrscheinlichkeitsrechnung und die induktive Statistik ein. Sie stellen - bis auf gewisse Akzentverlagerungen - das Normalprogramm dar, das sich mittlerweile an den meisten Hochschulen für die wirtschafts- und sozialwissenschaftlichen Studiengänge eingebürgert hat. Zur Lektüre sind die Vorkenntnisse in mathematischer Propädeutik ausreichend, die in allen wirtschafts- und sozialwissenschaftlichen Fakultäten im Grundstudium vermittelt werden. Teil IV enthält einen Ausblick auf einige weitere wichtige Teilgebiete der Statistik.
Für die kritische Durchsicht des Manuskripts und für wertvolle Anregungen möchten wir unseren Freunden und Kollegen Dipl.-Math. Dr. Volker Firchau, Dipl.-oec. Alois Herbein, Dipl.-Ing. Dr. Henning Paul, Prof. Dr. U. K. Schittko, Dipl.-Math. Dr. Jürgen Sommer herzlich danken. Darüber hinaus danken wir Frau B. Emmrich und Frau U. Rook, die mit viel Geduld und Sorgfalt das endgültige Manuskript und die verschiedenen Vorlagen geschrieben haben. Schließlich gilt unser Dank Herrn M. Weigert und dem Oldenbourg Verlag für die verständnisvolle Zusammenarbeit und die rasche Drucklegung.
G. Bamberg
F. Baur
Inhaltsverzeichnis:
Vorwort. IX
Liste wichtiger Symbole. XI
1. Einführung. 1
1.1 Zweierlei Bedeutung des Begriffs Statistik. 1
1.2 Auswahl des Stoffes. 1
Teil I: Deskriptive Statistik. 3
2. Grundbegriffe der Datenerhebung. 5
2.1 Merkmal, Merkmalsausprägung, Merkmalsträger, statistische Masse. 5
2.2 Verschiedene Typen statistischer Massen, Bestands- und Bewegungsmassen. 5
2.3 Verschiedene Typen von Merkmalen, Skalierung, Klassierung. 6
2.4 Verschiedene Typen statistischer Erhebungen. 9
2.5 Kritische Zusammenfassung, Literaturhinweise. 10
3. Auswertungsmethoden für eindimensionales Datenmaterial. 11
3.1 Häufigkeitsverteilungen. 11
3.1.1 Absolute und relative Häufigkeitsverteilung. 11
3.1.2 Histogramm, Hinweise zur Klassenbildung. 13
3.1.3 Kumulierte Häufigkeitsverteilung, empirische Verteilungsfunktion. 15
3.2 Lageparameter. 16
3.2.1 Modalwert, Median, arithmetisches und geometrisches Mittel. 16
3.2.2 Eigenschaften der Lageparameter und Vergleich. 18
3.3 Streuungsparameter. 20
3.3.1 Spannweite, durchschnittliche Abweichung, mittlere quadratische Abweichung, Standardabweichung, Variationskoeffizient. 21
3.3.2 Eigenschaften der mittleren quadratischen Abweichung und der Standardabweichung. 22
3.4 Konzentrationsmaße. 24
3.4.1 Lorenzkurve. 24
3.4.2 Gini-Koeffizient. 26
3.4.3 Weitere Konzentrationsmaße. 28
3.5 Kritische Zusammenfassung, Literaturhinweise. 29
4. Auswertungsmethoden für mehrdimensionales Datenmaterial. 31
4.1 Kontingenztabelle, Randhäufigkeit, bedingte Häufigkeit, Streuungsdiagramm. 31
4.2 Korrelationsrechnung. 35
4.2.1 Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient. 36
4.2.2 Rangkorrelationskoeffizient von Spearman. 38
4.2.3 Kontingenzkoeffizient. 40
4.3 Regressionsrechnung. 42
4.3.1 Lineare Regression. 42
4.3.2 Nichtlineare Regression. 46
4.4 Die Berücksichtigung von mehr als zwei Merkmalen. 48
4.5 Kritische Zusammenfassung, Literaturhinweise. 49
5. Verhältniszahlen und Indexzahlen. 53
5.1 Klassifikation der Verhältniszahlen. 53
5.2 Allgemeine Bemerkungen über Preisindizes. 54
5.3 Spezielle Preisindizes. 55
5.3.1 Die Preisindizes von Laspeyres und Paasche. 55
5.3.2 Weitere Preisindizes. 58
5.4 Mengenindizes. 58
5.5 Umbasierung, Verkettung und Verknüpfung von Indexwerten. 59
5.5.1 Umbasierung. 60
5.5.2 Verkettung. 60
5.5.3 Verknüpfung. 60
5.6 Kritische Zusammenfassung, Literaturhinweise. 61
6. Zeitreihenzerlegung und Saisonbereinigung. 63
6.1 Das additive Zeitreihenmodell. 63
6.2 Zur Ermittlung der Zeitreihenkomponenten. 65
6.3 Gleitende Durchschnitte. 66
6.4 Saisonbereinigung bei konstanter Saisonfigur. 68
6.5 Saisonbereinigung bei variabler Saisonfigur. 70
6.6 Kritische Zusammenfassung, Literaturhinweise. 72
Teil II: Wahrscheinlichkeitsrechnung. 75
7. Zufallsvorgänge, Ereignisse und Wahrscheinlichkeiten. 77
7.1 Zufallsvorgänge. 77
7.2 Ereignisse und ihre Darstellung. 78
7.3 Wahrscheinlichkeit von Ereignissen. 80
7.3.1 Die Axiome der Wahrscheinlichkeitsrechnung. 80
7.3.2 Der klassische Wahrscheinlichkeitsbegriff. 81
7.3.3 Häufigkeitsinterpretation des Wahrscheinlichkeitsbegriffs. 83
7.3.4 Regeln für Wahrscheinlichkeiten. 84
7.3.5 Bedingte Wahrscheinlichkeiten. 86
7.3.6 Unabhängigkeit von Ereignissen. 88
7.4 Kritische Zusammenfassung, Literaturhinweise. 89
8. Zufallsvariablen und Verteilungen. 93
8.1 Verschiedene Typen von Zufallsvariablen. 93
8.1.1 Eindimensionale Zufallsvariablen. 93
8.1.2 Mehrdimensionale Zufallsvariablen. 94
8.1.3 Unabhängigkeit von Zufallsvariablen. 95
8.2 Die Verteilungsfunktion einer eindimensionalen Zufallsvariablen. 96
8.3 Eindimensionale diskrete Zufallsvariablen. 97
8.4 Wichtige diskrete Verteilungen. 99
8.4.1 Binomialverteilung. 99
8.4.2 Hypergeometrische Verteilung. 101
8.4.3 Poisson-Verteilung. 103
8.5 Eindimensionale stetige Zufallsvariablen. 104
8.6 Wichtige stetige Verteilungen. 106
8.6.1 Gleichverteilung. 106
8.6.2 Exponentialverteilung. 107
8.6.3 Normalverteilung. 108
8.7 Verteilung mehrdimensionaler Zufallsvariablen. 112
8.7.1 Die gemeinsame Verteilungsfunktion. 112
8.7.2 Mehrdimensionale diskrete bzw. stetige Zufallsvariablen. 113
8.7.3 Randverteilung und bedingte Verteilung. 115
8.7.4 Äquivalente Bedingungen für die Unabhängigkeit von Zufallsvariablen. 116
9. Verteilungsparameter. 119
9.1 Lageparameter: Modus, Median, Erwartungswert. 119
9.2 Streuungsparameter: Varianz und Standardabweichung. 122
9.3 Erwartungswerte und Varianzen wichtiger Verteilungen. 123
9.4 Weitere Aussagen über Erwartungswert und Varianz. 124
9.5 Kovarianz und Korrelation zweier Zufallsvariablen. 125
9.6 Kritische Zusammenfassung, Literaturhinweise. 127
10. Gesetz der großen Zahlen und zentraler Grenzwertsatz. 129
10.1 Gesetz der großen Zahlen. 129
10.2 Zentraler Grenzwertsatz. 130
Teil III: Induktive Statistik. 133
11. Grundlagen der induktiven Statistik. 135
11.1 Grundgesamtheit und uneingeschränkte Zufallsauswahl, Verteilung der Grundgesamtheit, Stichprobenvariable und einfache Stichprobe. 135
11.2 Stichprobenraum, Stichprobenfunktion, Testverteilungen. 137
11.2.1 Bezeichnungen. 137
11.2.2 Wichtige Stichprobenfunktionen. 139
11.2.3 Testverteilungen. 141
11.2.4 Verteilungen von Stichprobenfunktionen. 144
12. Punkt-Schätzung. 147
12.1 Erwartungstreue und wirksamste Schätzfunktionen. 147
12.2 Konsistente Schätzfunktionen. 150
12.3 Das Prinzip der kleinsten Quadrate. 151
12.4 Das Maximum-Likelihood-Prinzip. 153
12.5 Bayes-Schätzfunktionen. 156
12.6 Kritische Zusammenfassung, Literaturhinweise. 158
13. Intervall-Schätzung. 161
13.1 Symmetrische Konfidenzintervalle für den Erwartungswert m. 162
13.1.1 Normalverteilte Grundgesamtheit mit bekannter Varianz. 162
13.1.2 Normalverteilte Grundgesamtheit mit unbekannter Varianz. 165
13.1.3 Beliebig verteilte, insbesondere dichotome Grundgesamtheit. 166
13.2 Symmetrische Konfidenzintervalle für die Varianz s2 bei normalverteilter Grundgesamtheit. 168
13.3 Kritische Zusammenfassung, Literaturhinweise. 170
14. Signifikanztests. 173
14.1 Einführungsbeispiel: Einstichproben-Gaußtest. 173
14.2 Aufbau und Interpretation von Signifikanztests. 179
14.3 Klassifikation der Signifikanztests. 183
14.3.1 Signifikanztests bei einer einfachen Stichprobe. 183
14.3.2 Signifikanztests bei mehreren unabhängigen Stichproben. 183
14.3.3 Signifikanztests bei zwei verbundenen Stichproben. 187
14.4 Einstichproben-t-Test, approximativer Gaußtest, Differenzentests. 187
14.5 Chi-Quadrat-Test für die Varianz. 191
14.6 Zweistichproben-Tests. 192
14.6.1 Vergleich zweier Erwartungswerte. 192
14.6.2 Vergleich zweier Varianzen. 195
14.7 Einfache Varianzanalyse. 196
14.8 Chi-Quadrat-Anpassungstest. 198
14.9 Kontingenztest. 202
14.10 Vorzeichentest. 205
14.11 Gütefunktion. 207
14.12 Kritische Zusammenfassung, Literaturhinweise. 211
Teil IV: Überblick über einige weitere wichtige Teilgebiete der Statistik. 215
15. Zeitreihenanalyse und Prognoserechnung. 217
15.1 Exponentielles Glätten. 217
15.2 Zugrundelegung eines parametrischen Zeitreihenmodells, Box-Jenkins-Modelle. 220
15.3 Idee der Spektralanalyse. 223
16. Ökonometrie und multiple Regressionsrechnung. 225
16.1 Ökonometrische Eingleichungsmodelle. 225
16.2 Ökonometrische Mehrgleichungsmodelle. 228
17. Multivariate Verfahren. 231
17.1 Einteilung der multivariaten Verfahren. 231
17.2 Standardisierte Datenmatrix und Korrelationsmatrix. 232
17.3 Das faktorenanalytische Modell. 233
17.4 Extraktion der Faktoren. 236
18. Stichprobenplanung. 241
18.1 Arten von Stichprobenplänen. 241
18.2 Geschichtete Stichproben. 244
19. Statistische Entscheidungstheorie. 249
19.1 Grundlegende Daten. 249
19.2 Bayes-Verfahren. 253
20. Statistik-Software. 257
20.1 Vorbemerkungen. 257
20.2 Qualitätskriterien für Statistik-Pakete. 258
20.2.1 Allgemeine Kriterien. 258
20.2.2 Statistische und numerische Korrektheit. 261
20.3 Angebotsüberblick. 262
20.3.1 Statistik-Pakete mit allgemeinem Methodenspektrum. 262
20.3.2 Statistik-Pakete für spezielle Methodengebiete. 264
20.4 Weiterführende Informationsquellen. 265
Lösungen der Aufgaben. 267
Literaturverzeichnis. 291
Tabellenanhang. 303
Personenverzeichnis. 329
Sachverzeichnis.
Vorwort:
Vorwort zur zwölften Auflage
Mehrfacher Einsatz des Buches in Lehrveranstaltungen hat uns in der Absicht bestärkt, bei einer Neuauflage die Grundkonzeption des Buches unverändert zu lassen. Wir haben uns für diese zwölfte Auflage deshalb auf geringfügige Aktualisierungen beschränkt. Gemäß einem empirisch gut untermauerten Gesetz enthält jedes Buch Druckfehler; unter http://www.wiso.uni-augsburg.de/ibo (Homepage Bamberg) ist die Liste der nach und nach entdeckten Druckfehler zu finden. Hinweise auf Fehler in den vorangegangenen Auflagen und wertvolle Anregungen haben wir von vielen Studenten und Kollegen erhalten, insbesondere von Prof. Dr. S. Huschens, Prof. Dr. U. Kockelkorn, Dr. M. Krapp, Prof. Dr. H. Locarek, Prof. Dr. O. Opitz, Prof. Dr. F. Schmid, Prof. Dr. K. Schürger und Prof. Dr. J. Stiehr. Ihnen allen danken wir herzlich.
G. Bamberg
F. Baur
Vorwort zur ersten Auflage
Statistische Methoden haben in den letzten Jahrzehnten ständig an Bedeutung gewonnen. Eine Reihe von handelsüblichen elektronischen Taschenrechnern ermöglicht bereits die Anwendung einfacherer statistischer Verfahren per Tastendruck. Der erleichterte Zugang zu größeren EDV-Anlagen hat dazu geführt, daß der mit komplexeren statistischen Verfahren verbundene Rechenaufwand nicht mehr prohibitiv wirkt. Von besonderer Wichtigkeit sind deshalb eine sichere Kenntnis der Prämissen, auf denen die statistischen Verfahren beruhen, sowie die Fähigkeit, sich mit dem Ergebnis und der Interpretation einer statistischen Analyse kritisch auseinanderzusetzen. Im vorliegenden Lehrbuch werden trotz der Betonung dieses Aspekts wichtige statistische Verfahren in "Rezeptkästchen" zusammengefaßt. Grundlegende Begriffe und Verfahren wurden durch Beispiele erläutert und können anhand von Aufgaben, deren Lösungen separat am Ende des Buches zu finden sind, zur Selbstkontrolle "erprobt" werden.
Die Teile I bis III führen in die deskriptive Statistik, die Wahrscheinlichkeitsrechnung und die induktive Statistik ein. Sie stellen - bis auf gewisse Akzentverlagerungen - das Normalprogramm dar, das sich mittlerweile an den meisten Hochschulen für die wirtschafts- und sozialwissenschaftlichen Studiengänge eingebürgert hat. Zur Lektüre sind die Vorkenntnisse in mathematischer Propädeutik ausreichend, die in allen wirtschafts- und sozialwissenschaftlichen Fakultäten im Grundstudium vermittelt werden. Teil IV enthält einen Ausblick auf einige weitere wichtige Teilgebiete der Statistik.
Für die kritische Durchsicht des Manuskripts und für wertvolle Anregungen möchten wir unseren Freunden und Kollegen Dipl.-Math. Dr. Volker Firchau, Dipl.-oec. Alois Herbein, Dipl.-Ing. Dr. Henning Paul, Prof. Dr. U. K. Schittko, Dipl.-Math. Dr. Jürgen Sommer herzlich danken. Darüber hinaus danken wir Frau B. Emmrich und Frau U. Rook, die mit viel Geduld und Sorgfalt das endgültige Manuskript und die verschiedenen Vorlagen geschrieben haben. Schließlich gilt unser Dank Herrn M. Weigert und dem Oldenbourg Verlag für die verständnisvolle Zusammenarbeit und die rasche Drucklegung.
G. Bamberg
F. Baur