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Peter Naeve | Veith Tiemann | Hans Peter Wolf

BWL-Crash-Kurs Statistik

Aktiv mit R

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EAN/ISBN
9783838527802
1. 2006

Details

"Alles Leben ist Problemlösen!" summiert Karl R. Popper wunderschön und prägnant, und dazu benötigen wir Statistik. Denn Statistik beschäftigt sich mit der Analyse von Problemen, der Modellierung von Eigenschaften und Zusammenhängen und dem Urteilen über Vermutungen. Dieses Lehrbuch bietet seinen Lesern Instrumente, um diesen Weg sicher gehen zu können, konkret aus den Bereichen: Datenanalyse, Modellbildung, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Punkt- und Intervallschätzung, Testen und Regression. Das Ziel "Problemlösen" im Visier wurden die Konzepte und Gedankengänge mit Rechnerbeispielen verzahnt, sodass der Leser Bedeutungen einzelner Details erfahren kann - formale Theorie wird dagegen auf kleiner Flamme gekocht. "Erfahren" ist Ernst gemeint: Die eingesetzte Technik mit der Software R macht es möglich, selbst statistisch aktiv zu werden.
  • Statistik1
  • Inhalt5
  • Vorwort11
  • 1 Datenanalyse? Daten? Statistik?13
  • 1.1 Was für Daten gibt es?17
  • 1.2 Wo kommen Daten her?20
  • 2 Univariate, exploratorische Analyse25
  • 2.1 Häufigkeitstabellen und deren Darstellung26
  • 2.2 Auswertung der Urliste: Lage und Variabilität38
  • 2.3 Die empirische Verteilungsfunktion52
  • 2.4 Besondere Strukturen einer Verteilung55
  • 2.5 Konzentrationsmessung – LORENZ und GINI61
  • 2.6 Fallstudie – das 6 aus 49 Lotto65
  • 3 Bivariate, exploratorische Analyse77
  • 3.1 Korrelation von Merkmalen78
  • 3.2 Der Vergleich zweier Merkmale87
  • 4 Auf zur Modellierung91
  • 4.1 Konzepte am Beispiel der Binomialverteilung92
  • 4.2 Verschiedene diskrete Verteilungen117
  • 4.3 Stetige Modellwelt127
  • 5 Casino-Statistik155
  • 5.1 Würfelfragen156
  • 5.2 Wahrscheinlichkeit — was ist das?157
  • 5.3 Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten159
  • 5.4 Axiome der Wahrscheinlichkeitsrechnung162
  • 5.5 Zusammengesetzte Ereignisse163
  • 5.6 Kombinatorik für das Gleichmöglichkeitsmodell167
  • 5.7 Wahrscheinlichkeiten und Bedingungen168
  • 5.8 Abängigkeit und Unabängigkeit172
  • 5.9 Totale Wahrscheinlichkeit175
  • 5.10 Lernen aus Zusatzinformationen178
  • 5.11 Zusammengesetzte Zufallsexperimente180
  • 6 Parameterschäzungen189
  • 6.1 Datengrundlage190
  • 6.2 Zur Identifikation des Modelltyps194
  • 6.3 Stichproben- und Schätzfunktionen199
  • 6.4 Zur Konstruktion von Schätzfunktionen209
  • 6.5 Check des gefundenen Modells224
  • 7 Konfidenzintervalle235
  • 7.1 Konfidenzintervall f ür den Median237
  • 7.2 Was kostet der Wunsch?238
  • 7.2 Was kostet der Wunsch?238
  • 7.3 Konstruktionsprinzip f ür Konfidenzintervalle241
  • 7.4 Konfidenzintervall für einen Anteil p242
  • 7.5 Fragen an Konfidenzintervalle245
  • 7.6 Konfidenzintervalle für die Normalverteilung248
  • 7.7 Anwendung: Raucherrisiken250
  • 7.8 Caveat – Mahnung251
  • 8 Statistik und BAYES255
  • 8.1 Ein Problem in klassischer Sicht255
  • 8.2 BAYES und der Euro265
  • 8.3 Prior – Sample – Posterior271
  • 8.4 Beta-Verteilung276
  • 8.5 Es hilft auch im Weltall277
  • 9 Testen283
  • 9.1 Kochen und Testen283
  • 9.2 Der Aufbau eines Tests289
  • 9.3 Der χ2-Test: Ein vielseitiger Geselle297
  • 9.4 Eine kleine Testgalerie303
  • 10 Regressionsanalyse317
  • 10.1 Eine Reise für den Überblick318
  • 10.2 Das lineare Regressionsmodell322
  • 10.3 Modell-Schätzung und -Check323
  • 10.4 Modell-Interpretation331
  • 10.5 Ausblick341
  • 11 R-Einführung353
  • 11.1 Hintergrund, Installation und erste Schritte mit R353
  • 11.2 Daten einlesen und Statistiken berechnen355
  • 11.3 Graphiken erstellen357
  • 11.4 R als Rechnenmaschine359
  • 11.5 Bequemes Arbeiten mit diesem Buch in R363
  • 11.6 Statistische R-Idioms365
  • 11.7 Weitere Infos369
  • Glossar371
  • Literatur375
  • Index377