E-Book, Deutsch, 714 Seiten
Reihe: De Gruyter Studium
Stocker / Steinke Statistik
1. Auflage 2016
ISBN: 978-3-11-035389-1
Verlag: De Gruyter
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark
Grundlagen und Methodik
E-Book, Deutsch, 714 Seiten
Reihe: De Gruyter Studium
ISBN: 978-3-11-035389-1
Verlag: De Gruyter
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark
In nahezu allen empirisch orientierten Wissenschaften nehmen statistische Methoden zur Auswertung und Interpretation von Daten einen unverzichtbaren Platz ein. Diese stellen nicht nur wegen ihrer teils erheblichen Komplexität, sondern häufig auch aufgrund unzureichender Grundkenntnisse potenzieller Anwender eine große Verständnishürde dar. Das vorliegende Lehrbuch trägt diesem Umstand Rechnung und bietet eine sehr ausführliche Einführung in die mathematisch-methodischen Grundlagen des Faches Statistik. Zum einen geschieht dies durch eine tief gehende Behandlung zahlreicher „Standardthemen", zum anderen durch Hinzunahme von Themen und Aspekten, die trotz ihrer Nützlichkeit und Wichtigkeit häufig vernachlässigt oder gänzlich unbehandelt bleiben. Besonderer Wert wurde auf eine integrierte und in sich konsistente Darstellung und Ausdeutung der drei eng miteinander verbundenen Teile „Deskriptive Statistik", „Wahrscheinlichkeitsrechnung" und „Induktive Statistik" gelegt. Insgesamt wird mit diesem Buch eine solide Grundlage geschaffen, die auch einen nahtlosen Übergang zu möglichen weiterführenden Lehrveranstaltungen im quantitativen Bereich sicherstellt.
Zielgruppe
Undergraduate students in business and economics / Bachelorstudierende der Wirtschaftswissenschaften
Autoren/Hrsg.
Fachgebiete
Weitere Infos & Material
1 Einführung 2 Grundbegriffe und Notation 3 Beschreibung empirischer Verteilungen 4 Beschreibung empirischer Zusammenhänge 5 Wahrscheinlichkeiten und Ereignisse 6 Charakterisierung stochastischer Verteilungen 7 Charakterisierung stochastischer Zusammenhänge 8 Statistische Probleme und ihre Modellierung 9 Schätzen 10 Testen 11 Das einfache lineare Regressionsmodell 12 Einführung in das multiple lineare Regressionsmodell