Inhaltsverzeichnis. Robert Galata, Sandro Scheid. Deskriptive und Induktive Statistik für Studierende der BWL. Methoden - Beispiele - Anwendungen
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1 Inhaltsverzeichnis Robert Galata, Sandro Scheid Deskriptive und Induktive Statistik für Studierende der BWL Methoden - Beispiele - Anwendungen Herausgegeben von Robert Galata, Markus Wessler ISBN (Buch): ISBN (E-Book): Weitere Informationen oder Bestellungen unter sowie im Buchhandel. Carl Hanser Verlag, München
2 Inhalt I Deskriptive Statistik 13 1 Grundlagen Aufgaben der deskriptiven Statistik Grundgesamtheit und Stichprobe Merkmale und Skalenniveaus Listen und Tabellen Übungen zum Kapitel Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen Häufigkeitsverteilungen bei diskreten Merkmalen Absolute und relative Häufigkeitsverteilung Graphische Darstellung Häufigkeitsverteilungen bei stetigen Merkmalen Prinzip der Klassenbildung Stamm-Blatt-Diagramme und Histogramme Empirische Verteilungsfunktion Statistische Maßzahlen Lagemaße Streuungsmaße Formmaße Box-Plots Konzentrationsmessung Lorenzkurve Gini-Koeffizient Übungen zum Kapitel Zweidimensionale Häufigkeitsverteilungen Kontingenztabelle Graphische Darstellung Bedingte Häufigkeiten Kontingenzkoeffizient... 98
3 8 Inhalt Pearsons χ 2 -Statistik Kontingenzmaß nach Cramer Kontingenzkoeffizient nach Pearson Korrelationsanalyse Kovarianz Korrelationskoeffizient nach Bravais-Pearson Korrelationskoeffizient nach Spearman Praxisbeispiel Regressionsanalyse Schätzung der Regressionskoeffizienten Prognose Güte der Anpassung Übungen zum Kapitel Indizes Praxisbeispiel Messzahlen Preisindizes Preisindex nach Laspeyres Preisindex nach Paasche Mengenindizes Mengenindex nach Laspeyres Mengenindex nach Paasche Wertindex Subindizes Umbasierung Verknüpfung von Indizes Preisbereinigung Kaufkraftparität Übungen zum Kapitel II Wahrscheinlichkeitstheorie Das Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten Zufallsvorgänge und deren Beschreibung Die Verknüpfung von Ereignissen Die Axiome von Kolmogoroff Die Laplace-Wahrscheinlichkeit
4 Inhalt Statistische und subjektive Wahrscheinlichkeit Zufallsauswahl und Kombinatorik Rechenregeln für Wahrscheinlichkeiten Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit von Ereignissen Totale Wahrscheinlichkeit Der Satz von Bayes Übungen zum Kapitel Diskrete Zufallsvariable Bedeutung und Definition einer diskreten Zufallsvariablen Verteilung einer diskreten Zufallsvariablen Wahrscheinlichkeitsfunktion Verteilungsfunktion Unabhängigkeit von diskreten Zufallsvariablen Gemeinsame Verteilung von unabhängigen Zufallsvariablen Rechnen mit Zufallsvariablen Parameter von diskreten Zufallsvariablen Erwartungswert Varianz Spezielle diskrete Verteilungen Die Binomialverteilung Die Poisson-Verteilung Die hypergeometrische Verteilung Übungen zum Kapitel Stetige Zufallsvariable Definition und Verteilung Unabhängigkeit von stetigen Zufallsvariablen Parameter von stetigen Zufallsvariablen Erwartungswert stetiger Zufallsvariablen Varianz stetiger Zufallsvariablen Quantile stetiger Verteilungen Die Normalverteilung Die Exponentialverteilung Sätze der Wahrscheinlichkeitsrechnung Ungleichung von Tschebyscheff Gesetz der großen Zahlen Zentraler Grenzwertsatz Prüfverteilungen Übungen zum Kapitel
5 10 Inhalt 8 Zweidimensionale Zufallsvariablen Diskrete zweidimensionale Zufallsvariablen Stetige zweidimensionale Zufallsvariablen Eigenschaften zweidimensionaler Zufallsvariablen Unabhängigkeit Kovarianz Korrelationskoeffizient Zweidimensionale Normalverteilung Übungen zum Kapitel III Induktive Statistik Punktschätzung von Parametern Der Begriff der Punktschätzung Kriterien zur Güte einer Schätzung Eigenschaften von Schätzfunktionen Vergleich von Schätzfunktionen Asymptotische Gütekriterien Spezielle Schätzfunktionen Schätzen von Anteilswerten Schätzen von Mittelwerten Schätzen der Varianz Übungen zum Kapitel Intervallschätzung Bedeutung des Konfidenzintervalls Konfidenzintervalle für den Erwartungswert Konfidenzintervall für µ bei bekanntem σ Konfidenzintervall für µ bei unbekanntem σ Approximatives Konfidenzintervall für µ Konfidenzintervall für die Varianz Konfidenzintervalle für eine Wahrscheinlichkeit Einseitige Konfidenzintervalle Übungen zum Kapitel
6 Inhalt Das Prinzip eines statistischen Tests Der Binomial-Test und Gaußtest Binomial-Test Gaußtest Fehlentscheidungen Statistische Tests und Konfidenzintervalle Gütefunktion Übungen zum Kapitel Spezielle Testverfahren t-tests (Lagetests) Einfacher t-test Doppelter t-test t-test für verbundene Stichproben Einfaktorielle Varianzanalyse Testen von Anteilswerten Test eines Anteilswerts Test auf Gleichheit zweier Anteilswerte Vorzeichentest für eine Stichprobe Vorzeichentest für verbundene Stichproben Anpassungstest Unabhängigkeitstest Übungen zum Kapitel A Tabellen A.1 Binomialverteilung A.1.1 Verteilungsfunktion A.1.2 Wahrscheinlichkeitsfunktion A.2 Poisson-Verteilung A.3 Standardnormalverteilung A.4 χ 2 -Verteilung A.5 t-verteilung A.6 F -Verteilung Literatur Sachwortverzeichnis...399
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Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung... 1 Teil I Deskriptive Statistik 2 Grundlagen... 7 2.1 Einführung... 7 2.2 Grundbegriffe der deskriptiven Statistik... 8 2.3 MessbarkeitseigenschaftenvonMerkmalen... 13
Vorwort Zufallsvariable X, Erwartungswert E(X), Varianz V(X) 1.1 Zufallsvariable oder Zufallsgröße Erwartungswert und Varianz...
Inhaltsverzeichnis Vorwort... 2 Zum Einstieg... 3 1 Zufallsvariable X, Erwartungswert E(X), Varianz V(X) 1.1 Zufallsvariable oder Zufallsgröße... 5 1.2 Erwartungswert und Varianz... 7 2 Wahrscheinlichkeitsverteilungen
Inhaltsverzeichnis. 1 Wozu Statistik? Beschreibende Statistik...10
Inhaltsverzeichnis 1 Wozu Statistik?...7 2 Beschreibende Statistik...10 2.1 Grundbegriffe...................................................... 10 2.2 Eindimensionale Haufigkeitsverteilungen............................15
Inhaltsverzeichnis. Teil I Beschreibende Statistik 17. Vorwort 13
Vorwort 13 Teil I Beschreibende Statistik 17 Kapitel 1 Statistische Merkmale und Variablen 19 1.1 Statistische Einheiten und Grundgesamtheiten 19 1.2 Merkmale und Merkmalsausprägungen 21 1.3 Teilgesamtheiten,
Kapitel 5. Univariate Zufallsvariablen. 5.1 Diskrete Zufallsvariablen
Kapitel 5 Univariate Zufallsvariablen Im ersten Teil dieses Skriptes haben wir uns mit Daten beschäftigt und gezeigt, wie man die Verteilung eines Merkmals beschreiben kann. Ist man nur an der Population