Statistik verstehen und sinnvoll nutzen

ISBN-13: 9783486200355 / Niemiecki / Twarda / 2004 / 515 str.

Jörg-D Meißner

Opis

das Buch ist als einfuhrendes Lehrbuch konzipiert. Hauptadressaten sind Studierende wirtschaftswissenschaftlicher Studiengange und Praktiker aus der Wirtschaft, die sich mit grundlegenden Arbeits- und Methodengebieten der quantitativen Datenanalyse vertraut machen wollen. Haufig ist beiden Zielgruppen die Statistik nicht leicht zuganglich. Hier setzt das vorliegende Lehrbuch an, das den Lernprozess durch eine Reihe von Manahmen gezielt erleichtern soll:

• Stoffauswahl: fur Wirtschaftler typische Anwendungsgebiete und in der Praxis verwendete und bewahrte statistische Methoden.
• Kapitelgliederung: systematisch mit Einfuhrung, typischem Praxisbeispiel, Losungsansatze, Methodenbeschreibung, Ergebnisinterpretation, Wurdigung, Formelzusammenstellung, Ubung.
• Methodenbeschreibung: systematisch mit Konzept (in Worten), Operationalisierung und Formalisierung (in Symbolen), Durchfuhrung am Einfuhrungsbeispiel (in Zahlen).
• Formeln: Entwicklung von Formeln aus Methodenbeschreibung, mathematische Ableitungen nur dort, wo unverzichtbar.
• Abbildungen: Tabellen, Diagramme und Bilder zur Veranschaulichung.
• Ubungen: kapitelweise mit Fragen, Aufgaben und Musterlosungen.

Aus dem Inhalt:

1. Beschreibende Statistik mit Grundlagen, Aufbereitung, Prasentation und Auswertung (Kenngroen) univariater Querschnittdaten, Konzentrationsanalyse, Langsschnittdatenanalyse mit Ma- und Indexzahlen, mehrdimensionale Analyse.
2. Analysierende Statistik mit Regression, Korrelation, Kontingenz, Zeitreihenanalyse und zeitreihenbasierter Prognoserechnung.
3. Wahrscheinlichkeitsanalyse mit Grundlagen, Zufallsgroen und Wahrscheinlich-keitsverteilungen sowie wichtigen diskreten und stetigen Verteilungsmodellen.
4. Schlieende Statistik mit Stichprobenstatistik, Schatzen und Testen bei univariaten Verteilungen und von Zusammenhangen.

Spis treści

A. Beschreibende Statistik mit Grundlagen, Aufbereitung, Präsentation und Auswertung (Kenngrößen) univariater Querschnittdaten, Konzentrationsanalyse, Längsschnittdatenanalyse mit Maß- und Indexzahlen, mehrdimensionale Analyse. B. Analysierende Statistik mit Regression, Korrelation, Kontingenz, Zeitreihenanalyse und zeitreihenbasierter Prognoserechnung. C. Wahrscheinlichkeitsanalyse mit Grundlagen, Zufallsgrößen und Wahrscheinlich-keitsverteilungen sowie wichtigen diskreten und stetigen Verteilungsmodellen. D. Schließende Statistik mit Stichprobenstatistik, Schätzen und Testen bei univariaten Verteilungen und von Zusammenhängen.