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Dieses Lehrbuch motiviert und erklärt die Inhalte der deskriptiven und induktiven Statistik, indem es die mathematischen Grundlagen der Statistik mit vielfältigen, leicht nachvollziehbaren Anwendungen und Beispielen verbindet: Durch überschaubare Beispiele, die mit Papier und Stift durchgerechnet werden können (und sollten!) gewinnt der Leser zunächst Verständnis und einen routinierten Umgang mit den zentralen Formeln. Für größere Beispiele kommt das frei verfügbare statistische Software R zum Einsatz, welches die Berechnungen schnell und verlässlich auch für große Datensätze umsetzt.
List of contents
Vorwort.- Teil I Grundlagen .- 1 Grundbegriffe.- 2 Eine kleine Einführung in R.- Teil II Deskriptive Statistik .- 3 Univariate Analyse.- 4 Multivariate Analyse.- 5 Wahrscheinlichkeitsrechnung.- Teil III Induktive Statistik .- 6 Univariate Zufallsvariablen.- 7 Verteilungsparameter.- 8 Multivariate Zufallsvariablen.- 9 Parameter multivariater Verteilungen.- 10 Verteilungsmodelle.- 11 Stichproben.- 12 Stichprobenfunktionen.- 13 Schätzung von Parametern.- 14 Grundbegriffe statistischer Tests.- 15 Einstichprobenproblem.- 16 Zweistichprobenproblem.- 17 Einfaktorielle Varianzanalyse.- 18 Unabhängigkeit und Homogenität.- 19 Lineares Modell.- Anhang: Tabellen.- Literaturverzeichnis.- Sachverzeichnis.
About the author
Dr. Andreas Handl lehrte über sechzehn Jahre im Bereich Statistik und Ökonometrie an der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften der Universität Bielefeld. Seine Lehrveranstaltungen zeichneten sich durch besonders große Verständlichkeit, Anwendungsbezug, Liebe zum Detail und das ständige Bemühen aus, die Inhalte aus Sicht seiner Studenten zu sehen. Seine Lehrveranstaltungen wurden von den Hörern als vorbildlich eingeschätzt. Er verstarb 2007.Dr. Torben Kuhlenkasper ist Professor für Mathematik, Statistik und Ökonometrie an der Hochschule Pforzheim. Seine Vorlesungen sind bei den Hörern für die klare Struktur, die Eingängigkeit sowie die Anschaulichkeit der Themen beliebt. 2016 wurde er für seine Lehrveranstaltungen mit zwei Preisen ausgezeichnet. Sein Forschungsschwerpunkt liegt in der Anwendung nicht- und semiparametrischer Verfahren in der Ökonometrie.
Summary
Dieses Lehrbuch motiviert und erklärt die Inhalte der deskriptiven und induktiven Statistik, indem es die mathematischen Grundlagen der Statistik mit vielfältigen, leicht nachvollziehbaren Anwendungen und Beispielen verbindet: Durch überschaubare Beispiele, die mit Papier und Stift durchgerechnet werden können (und sollten!) gewinnt der Leser zunächst Verständnis und einen routinierten Umgang mit den zentralen Formeln. Für größere Beispiele kommt das frei verfügbare statistische Software R zum Einsatz, welches die Berechnungen schnell und verlässlich auch für große Datensätze umsetzt.
